任意姿勢に対応した標準測地重みを用いた顔照合(一般セッション(5))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)

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概要

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筆者らは、データベースに顔の3次元モデルを登録し、人力画像の姿勢・照明変動に対しても高精度に照合できる測地照明基底法による顔照合を開発している。本論文では、姿勢に依存しない標準測地重みを3次元モデル上で学習し、姿勢に応じて2次元の重みを生成して重み付け照合を行う手法を提案する。本手法により、少ない学習データで重みを学習し、任意の姿勢に対して、顔の部位による特徴の安定性や判別性を考慮した照合が可能となる。また、平均誤差に基づいた重み学習において、本人モデルだけではなく他人モデルによる誤差も使用し、判別性を考慮した学習を行った。様々な姿勢・照明変動を含む200名規模の顔データベースによる評価実験により、従来手法に対して誤照合を30%以上削減し、1位照合率94.9%を得た。
社団法人電子情報通信学会の論文
2003-09-02

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