学習型局所画像変換に基づく顔向き変換手法に関する検討(一般セッション,文字・文書の認識と理解)
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概要
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近年,監視カメラ画像中の人物識別に対する需要が高まっている.しかし,監視カメラから得られる人物の画像は,識別用顔画像と顔向きが異なる場合が多く,コンピュータで人物識別することは困難である.そこで,本報告では学習型局所画像変換に基づく顔向き変換手法を提案する.本手法を用いて,入力人物の顔向きを識別用顔画像の顔向きに変換することで顔認識が容易になる.提案手法は多数の人物の様々な角度の顔画像データセットを用いて,局所画像(パッチ)単位で顔画像を変換し,パッチを張り合わせることによって全体の顔画像を生成する.また,異なる人物間と角度間で同一部位が含まれるように,各パッチを対応付けることで,高精度な顔向き変換を実現する.入力角度を変えながら正面顔画像への変換を行い,人物識別実験を行ったところ,平均で77%の識別率が得られた.
- 2011-03-03
著者
-
出口 大輔
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
井手 一郎
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
村瀬 洋
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
井手 一郎
名古屋大学大学院情報科学研究科メディア科学専攻
-
河野 雄紀
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
井手 一郎
国立情報学研究所
-
村瀬 洋
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
高橋 友和
岐阜聖徳学園大学
-
村瀬 洋
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所:(現)名古屋大学大学院情報科学研究科
-
村瀬 洋
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
Murase Hiroshi
Ntt Communication Science Laboratories
-
井手 一郎
名古屋大学
-
村瀬 洋
名古屋大学
-
出口 大輔
名古屋大学
-
高橋 友和
名古屋大学
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