著者

平山 高嗣 岩井 儀雄 谷内田 正彦

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.44, no.6, pp.1625-1634, 2003-06-15

被引用文献数

5

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顔画像を利用したヒューマンインタフェースを構成する場合,システムがユーザに拘束条件を与えないことが理想の形態となる.顔はその姿勢や表情により,その見え方が様々に変化するため,この変化にロバストな認識技術が必要になる.本研究では,入力画像中の顔領域と照合に用いるモデルの大きさが異なる場合でも,顔認識が可能となる照合手法を提案する.これはフレキシブル特徴照合法を拡張した手法で,照合に用いる特徴量が顔の大きさの変化に対して正規化されるため,顔認識の精度を保つことができる.特徴量の正規化には,顔の大きさの確率的な推定手法と効率的な処理を行うために改良したガボールウェーブレット変換を用いる.我々は提案手法に基づいた個人識別システムを構築し,個人識別実験によりその有効性を検証した.Facial recognition technology needs to be robust for arbitrary facial appearances because a face changes according to facial expressions and facial poses. In this paper, we propose a method which automatically performs face recognition for variously scaled facial images. The method performs flexible feature matching using features normalized for facial scale. For normalization, the facial scale is probabilistically estimated and is used as a scale factor of an improved Gabor wavelet transformation. We implement a face recognition system based on the proposed method and demonstrate the advantages of the system through facial recognition experiments.