線形判別分析に基づいた三次元顔認識の一方法

概要

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本システムでは，人物の姿勢，照明条件及び顔表情の変化による画像変動に対応するため，3次元計測装置を用い，2次元濃淡データと3次元形状データを撮影した。3次元形状の曲率を用いて，目，鼻などの特徴点を用いて回転補正を行った。次に補正した画像から顔領域を切り出し，2次元濃淡データと3次元の形状データを同時に主成分分析（PCA）＋線形判別分析（LDA）手法を行い、高次元データを低次元特徴ベクトルに変換した。最終的に処理に用いるデータは，2次元の濃淡データと3次元の形状データに対応している低次元の特徴ベクトルを同時に用いる。　　認識方法として，自律調節できる並列ピラミッドニューラルネットワーク方法を提案し，大規模なニューラルネットワークに対しても，高い識別精度が得られる。　　シミュレーションを行ったところ，姿勢，照明条件及び顔表情の変化による変動した顔画像に対して認識率99.17%と性能を保ったまま認識処理を行えることが確認できた。さらに，PCA＋LDA方法より，各３次元顔画像ごとに120次元特徴ベクトルを抽出し，最後の認識パターンとしたため，従来の方法より学習と認識時間を大幅に減少した。
自動制御連合講演会の論文