解像度低下と照明変動に頑健な大規模顔画像認識

Language	Japanese
Type	Proceedings of Japanese Conferences
Authors	北野豊, 内海ゆづ子, 岩村雅一, 黄瀬浩一
Title	解像度低下と照明変動に頑健な大規模顔画像認識
Journal	電子情報通信学会技術研究報告
Vol.	114
No.	521
Presentation number	2014-192
Pages	pp.199-204
Reviewed	Not reviewed
Date	March 2015
Key	`Kitano2015` (id=1437)

Abstract

数百万枚の顔画像を含む大規模データベースに対して，高速・高精度な顔認識が可能な手法として、坂野らの手法がある．この手法では，局所特徴の検出器を使用して，画像に応じて特徴抽出箇所を決定する．検出器は低解像度顔画像や照明変化に弱いため，坂野らの手法もこれらの画像変化を受けた顔画像の認識に弱いという欠点がある．この問題を解決する方法として，局所特徴の検出方法としてあらかじめ定められた位置から特徴点を密にとるDense Samplingを用いることが考えられる．しかし，これではメモリ使用量が大幅に増加し，また表情変化に弱くなる．そこで本稿では，Dense Samplingを導入することで生じるメモリ使用量と表情変化の問題を同時に解決する方法を提案する．これにより，低解像度顔画像や照明変化を受けた顔画像の認識性能を向上しつつ，省メモリで表情変化に頑健な認識を実現する．

Note

発表原稿（prmu_kitano.pdf）の表１，表２には誤りがあります．訂正したものがprmu_kitano_re.pdfです．

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