非線形写像を用いた顔画像の想起と人物認識への応用

概要

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顔画像認識は,犯罪捜査からパーソナルデバイスの個人認証まで,様々な用途で用いられている.しかし,ある質問画像に対して得られた認識結果は,顔のどの部分が根拠となり,その認識結果が得られたのかが明白ではない場合が多い.本研究では,顔画像データベース (以下 DB) を用いて,質問画像に近い画像を「想起」することにより,顔画像のどの部分がどの認識結果に対応しているのかを明らかにする方法を提案する.提案手法では,DB 中の事例を用いた非線形写像を,画像の隣接ブロック間で定義しておき,これを質問画像に適用することにより,質問画像に近い画像を DB 中の画像から生成 (想起) し,その際に DB 中の各画像の各部分に付与された重みから,人物同定を行う.この方式では,顔画像の各部分が DB 中のどの画像に最も近いのかを求めることができるため,目,鼻,口,髪型,輪郭,などどの部分に着目して認識が行われたのかを判断しやすいというメリットがある.また,ORDB を用いた顔の認識実験により,提案手法は高い認識性能も持つことを示し,有効性を明らかにした.
2014-08-25