顔画像による個人認証システムにおける人種効果の分析 : GaborJetとEigenfaceの比較(一般セッション(6))(ユビキタスコンピューティングのためのパターン認識・理解)
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概要
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人間による顔の認識に関しては,自分と同じ人種の顔は異なる人種の顔よりも正しく認知されやすいという人種効果が知られている.顔画像による個人認証システムが同様の人種効果を示せば,出入国管理や電子パスポートにおける本人認証など,国際環境における本格的導入も検討されている今日の状況に鑑み,特定の人種に対して著しい不利益が生じる恐れがある.そこで,ある特定人種の顔画像データに基づいて判定基準が設定された本人認証システムにおいて,別の人種の異邦人が被認証者となった時に起こりうる誤認証頻度は,判別に用いられる顔画像の特徴表現法によって異なる性質をもつことはないかを,古典的かつ有力な特徴表現法として知られるEigenfaceとGaborJetについて比較した,
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-11
著者
-
赤松 茂
法政大学理工学部
-
町田 和幸
法政大学工学部システム制御工学科
-
赤松 茂
法政大学工学部
-
田中 健一
法政大学大学院工学研究科
-
田中 健一
法政大学工学部システム制御工学科
-
松浦 晋吾
法政大学大学院システム工学専攻
-
赤松 茂
法政大学工学研究科システム工学専攻
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