LoGフィルタを用いた連合野-内嗅野-海馬系(AEH)モデルによる顔認識特性
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概要
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神経生理学的知見により「連合野-内嗅野-海馬系ニューラルネットモデル(AEHモデル)」が考案され,AEHモデルを用いた人間の視覚動作に近いリアルタイム人物顔認識システムの開発が行われている.AEHモデルを用いた人物顔認識システムは,逐次的に人物を学習することができ,同じ人物が入力されると記憶を強化するという特徴がある.AEHモデルによる顔認識システムには,正面顔を用いているが,時間経過によるわずかな表情変化や顔画像を入力する際に生じる微小な位置ずれに脆弱であるという問題があった.そこで本研究では,網膜にある神経節細胞の受容野の感度分布に近似できるLoG(Laplacian of Gaussian)フィルタをAEHモデルに導入することにより,顔画像の微小な変化による影響を低減させ,入力顔画像の位置ずれ許容範囲を広げること,および,顔認識率を向上させることを試みた.LoGフィルタを導入することにより,位置ずれ許容範囲を±3pixelsまで増やすことができた.また,100人分のデータベースによる顔認識率が94.4%となり,代表的な顔認識法である固有顔を用いた顔認識に比べて9.2%高い認識率を得た.
- 2009-03-04
著者
-
山崎 勇樹
富山県立大学大学院工学研究科知能デザイン工学専攻
-
高野 博史
富山県立大学大学院工学研究科知能デザイン工学専攻
-
中村 清実
富山県立大学大学院工学研究科知能デザイン工学専攻
-
中村 清実
富山県立大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
-
高野 博史
富山県立大学大学院工学研究科
-
中村 清実
富山県立大学大学院工学研究科
-
高野 博史
富山県立大学工学部知能デザイン工学科
-
高野 博史
富山県立大
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