解像度低下と照明変動に頑健な大規模顔画像認識

言語	日本語
種類	研究会等の予稿
著者	北野豊，内海ゆづ子，岩村雅一，黄瀬浩一
論文名	解像度低下と照明変動に頑健な大規模顔画像認識
論文誌名	電子情報通信学会技術研究報告
Vol.	114
No.	521
発表番号	2014-192
ページ	pp.199-204
査読の有無	無
年月	2015年3月
キー	`Kitano2015` (id=1437)

要約

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．

注記

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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{authors} のように波括弧でフィールドを挿入します．[ ... ] で囲んだ部分は，その中のフィールドが空のとき丸ごと省略されます．使えるフィールド：

{authors}{authors_and}{authors_ja}{authors_ja_tight}{authors_en}{authors_en_and}{authors_tight}{first_author}{title}{title_ja}{title_en}{journal}{journal_ja}{journal_en}{book_title}{volume}{number}{series}{presen_id}{pages}{pp}{num_pages}{year}{month}{month_en}{month_short}{ym}{date}{date_ja}{date_en}{publisher}{address}{location}{review}{review_ja}{review_en}{reviewed_mark}{presen_type}{type}{type_label}{doi}{url}{key}{awards}

出力結果

@inproceedings{Kitano2015, author = {北野, 豊 and 内海, ゆづ子 and 岩村, 雅一 and 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}, booktitle = {電子情報通信学会技術研究報告}, year = 2015, month = mar, volume = {114}, number = {521}, pages = {199--204}, note = {2014-192} }

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