物体表面の見え属性分類に基づくSelf Quotient Imageを用いた顔認識(テーマセッション, 顔・ジェスチャーの認識・理解)
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概要
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顔認識のために, 照明変動による顔の見えの違いを4つの属性に分類し, 照明変動の影響を抑えた画像を生成する手法を提案する.見えを大きく変える属性として影や鏡面反射が挙げられる.これらの属性は顔の3次元形状と光源に依存するため, 1枚の元画像のみから属性を分類することは難しい.そこで, 少数枚の基底画像で表される簡便なモデルを導入し元画像を線形化することで各画素の見え属性を分類する.照明不変である拡散反射率の比からなるSelf Quotient Imageを生成するためのフィルタを, 推定された属性に応じて画素毎に設計し元画像へ適用する.様々な光源方向で撮影された公開データベースと一般環境の光源配置で撮影された実環境データベースにおいて識別実験を行い, 本人の辞書が一枚の画像のみでも従来法と比べて高い性能が得られることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-10-20
著者
-
西山 正志
(株)東芝研究開発センター
-
山口 修
(株)東芝研究開発センター
-
山口 修
(株)東芝研究開発センターマルチメディアラボラトリー
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西山 正志
株式会社東芝研究開発センター
-
山口 修
(株)東芝
-
西山 正志
(株)東芝 研究開発センター
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