局所特徴量と投票処理を用いた大規模データベースに対する高速顔認識

言語日本語
種類論文
著者内海 ゆづ子,坂野 悠司,前川 敬介,岩村 雅一,黄瀬 浩一
論文名局所特徴量と投票処理を用いた大規模データベースに対する高速顔認識
論文誌名電子情報通信学会論文誌D
Vol.J97-D
No.8
ページpp.1263-1272
査読の有無有
年月2014年8月
分野パターン認識
URLhttp://search.ieice.org/bin/summary.php?id=j97-d_8_1263
キーUtsumi2014_IEICE (id=1410)

要約

犯罪捜査や写真の自動整理などでは,大量の顔画像から特定の人物を探し出すことが求められる. そこで問題となるのは,認識したい顔画像を顔認識システムに登録された大量の顔画像と照合するのにかかる時 間と認識精度である.既存手法の多くは大量の顔画像の処理を想定せずに設計されているため,登録画像が少数 の場合は高い認識率を達成できるが,登録画像が増加すると実用的な時間で計算が終わらないという問題がある. 高速性と認識精度を兼ね備えた顔認識システムを実現する有効な対策として,高速な手法で正解候補を少数に絞 りこみ,絞り込まれた候補に対して既存の手法を適用するという方法がある. 本論文では,顔認識の精度を保ち つつ高速化を実現することを目的とし,大規模データベースから高速に候補を絞り込む顔認識手法を提案する. 提案手法は局所特徴量,近似最近傍探索,投票を組み合わせることによって,これを実現する.

注記

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