KL展開法の顔画像の表現力評価

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概要

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顔に関する心理学的、工学的研究を進めるあたり多量の顔画像データが必要なことがある。しかし、映像条件や肖像権その他の問題などでデータ収集が困難である。従って、より少ない写真から、より多くのデータを生成することが望まれる。現在、顔画像の表現法としてKL展開法が知られており、その展開係数を用いた個人同定実験では、良好な結果が得られている。また、顔の類似性判定にも応用できる可能性が見い出されている。つまり、展開係数が顔画像を表現する上で的確に特徴を記述しており、この係数を操作しKL展開による固有顔の線形加重和をとることで、原理的にはどのような顔も生成することができる。ただし、KL展開計算をするための学習サンプルとしてのサンプル顔画像の種類、数によって表現力は異なるはずである。そこで本稿では、KL展開法における、学習サンプルの内容と表現力の関係について調べる。
社団法人電子情報通信学会の論文
1995-03-27

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