顔認識のためのウェーブレット特徴量の評価(一般セッション(2), ユビキタスメディアの将来展望)

概要

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顔認識の特徴量としては, 様々なものが利用されているが, その代表的なものとしてガボールウェーブレットがある.ガボールウェーブレット特徴量は, 出力特性が生物の視覚特性と似ている点を持ち, Eigenfaceなど他の顔認識手法と比較しても良好な性能を示している.しかし, 顔認識のウェーブレット特徴量として, ガボールウェーブレットが最適であるかは明らかではない.そこで, 本研究では, 他の様々なウェーブレット(Haar, French hat, Mexican hat, Daubechies, Coiflet, Symlet, O-spline)を使って特徴抽出を行い, どのウェーブレットが顔認識に最適であるかを調べた.また, ウェーブレットのスケールを固定したもの, スケールを可変にしたものの認識率を, AR Face Databaseを利用して比較を行った.その結果, データベースの画像を拡大・縮小したり, 表情が変化したテスト画像では, ガボールウェーブレットと同等の認識率を示すウェーブレットが存在した.また, スケール可変なウェーブレットの方が, スケール固定なウェーブレットよりも高い認識率を示した.
社団法人電子情報通信学会の論文
2006-01-13