隣接画素差分量子化による顔認識(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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現在正面顔認識の手法が多くの手法が提案されている.その多数は処理が複雑で高速認識ができない欠点がある.本論文では, 隣接画素差分量子化ヒストグラム法という高速かつ認識率が高い新しい顔認識手法を提案する.公開のAT&T顔画像データベースを利用した認識実験において, 95.7%という高い平均認識率が得られている.線形関数の当てはめを用いた照明条件の補正により, さらに96.5%まで改善した.量子化テーブル参照法による量子化を行うことにより, 一枚顔画像の全認識処理時間を31msecで済み, 実時間での顔認識が可能となった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-10-20
著者
-
大見 忠弘
東北大学未来科学技術共同研究センター
-
森田 瑞穂
大阪大学大学院工学研究科
-
小谷 光司
東北大学大学院工学研究科電子工学専攻
-
小谷 光司
東北大学大学院工学研究科
-
陳 キュウ
東北大学未来科学技術共同研究センター
-
李 菲菲
東北大学未来科学技術共同研究センター
-
陳 キュウ
東北大学大学院工学研究科電子工学専攻
-
李 菲菲
東北大学大学院工学研究科電子工学専攻
-
大見 忠弘
東北大学未来科学共同センター
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