局所特徴量と近似最近傍探索を用いた大規模データベースに対する高速顔認識
| Language | Japanese |
|---|---|
| Type | Proceedings of Japanese Conferences |
| Authors | 内海 ゆづ子, 坂野 悠司, 前川 敬介, 岩村 雅一, 黄瀬 浩一 |
| Title | 局所特徴量と近似最近傍探索を用いた大規模データベースに対する高速顔認識 |
| Book title | 情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） |
| No. | 4 |
| Presentation number | 2013-CVIM-186 |
| Pages | pp.1-7 |
| Date | March 2013 |
| Research fields | Pattern recognition, Nearest Neighbor Search |
| Key | Utsumi2013a (id=1324) |
Abstract
本稿では，犯罪捜査支援を目的とした大規模データベースに対する高速な候補の絞り込み手法を提案する．犯罪捜査支援を目的とした顔認識に必要とされる条件は，高速かつ高精度な絞り込みが可能であり，低解像度画像であっても，精度を落とすことなく絞り込み可能であることである．そこで，局所特徴量と近似最近傍探索に基づく特徴量の投票処理を組み合わせた手法を用いることで，高速で高精度な顔認識を実現する．また，低解像度画像に対する認識精度向上のため，Dense sampling を用いた特徴抽出を行う．1000 万顔画像データベースを作成し，顔認識実験を行った結果，精度98.5 [%] で185 [ms] の探索が 可能であった．また，低解像度画像に対してDense sampling を用いて特徴抽出した場合，10 万枚顔画像データベースに対して精度97.7[%] で53[ms] の検索が可能となり，提案手法が低解像度画像に対しても有効に働くことが示された．
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