SVMを用いた顔認証実験の検証(一般セッション,パターン認識・メディア理解の基礎と境界領域,環境・エネルギーの課題,ポスターセッション)

概要

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顔認証は安価なデバイスでも可能であり,非接触式などの利点から広く利用されている.顔認証において代表的な識別器のひとつである部分空間法では,クラスごとに特徴抽出し,低次元な部分空間にすることで特徴量を大幅に削減できる.SVMは高い汎化能力を有しているが,計算コストが高く,顔認証には適さない.しかしながら,二次計画問題を回避して連立方程式を解く最小二乗サポートベクトルマシン(LS-SVM)や標本特徴空間を用いてLS-SVMにスパース性を付与したスパースLS-SVM(SLS-SVM)が開発され,計算コストの削減と高い認識率が実現されている.またクラス標本特徴空間を用いた高速SLS-SVM(FSLS-SVM)ではSLS-SVM以上の計算コストの削減が実現されている,本論文ではLS-SVM,SLS-SVM,FSLS-SVMを用いた顔認証システムを開発し,それぞれの認識率,学習時間を計測する.さらに,部分空間法との性能比較を行い,その有効性を確認する.また,実験に用いた顔画像は様々な環境下で撮影し,実問題において適用可能か検証する.
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2014-02-06