濃淡画像マッチングによるロバストな正面顔の識別法 : フーリエスペクトルのKL展開の応用
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概要
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本論文では,濃淡画像のマッチングによる画面顔画像の識別に関して,顔の造作を基準点として切り出された照合パターンを識別に有効な低次元の特徴ベクトルとして表現する方法について考察する.代表的な従来手法として,濃淡パターンのモザイク化と顔パターン集合のKL展開による次元圧縮の二つを取り上げ,各々の問題点を考察した.その結果を踏まえて,照合パターン抽出に不可避な位置ずれ変動に対してよりロバストな識別用特徴を得るために,幾何学的な不変変換の一つであるフーリエスペクトルへの変換の後にKL展開によって次元圧縮を行う方法を提案した.この3種類の特徴の識別における耐性を比較するために,種々の幾何学的変動を与えた照合パターンのテストサンプルに対して最小距離法による識別を行った.また多様な照明条件下で得られる多数の顔画像パターンを,3次元計測した頭部モデルからCGを用いて生成し,それらのパターンから得られる各特徴データのクラス間分離度によって特徴の識別能力を比較評価した.以上の結果から,新たに提案した特徴は従来法と比べて,顔の姿勢や照明条件の変動に対して安定した識別能力をもつことが確かめられた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-07-25
著者
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赤松 茂
ATR人間情報通信研究所
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末永 康仁
名古屋大学大学院情報科学研究科
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末永 康仁
名古屋大学
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末永 康仁
NTTヒューマンインタフェース研究所
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赤松 茂
(株)ATR人間情報通信研究所
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佐々木 努
Nttインテリジェントテクノロジ
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深町 映夫
(株)ATR人間情報通信研究所
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深町 映夫
NTTソフトウェア
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深町 映夫
エイティアール人間情報通信研究所
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