著者
長谷川 浩史 重田 和夫 高橋 秀也 志水 英二
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. IE, 画像工学
巻号頁・発行日
vol.96, no.44, pp.31-36, 1996-05-17
被引用文献数
2

人間は正面顔や横顔, 種々の傾きを持つ顔や髪型を変えた顔からも個人を識別することができる. しかし, 顔画像識別の研究において提案されてきた手法は, 正面顔か横顔かのいずれかのみを主として利用したものであった. 本報告ではニューラルネットワークを用いて傾きを持つ多くの顔画像と少しの髪型を変えた顔画像からの識別とその顔の方向の検出を試みる.
著者
長谷川 浩史 張 貽とう 高橋 秀也 重田 和夫 志水 英二
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.1995, 1995-09-05

我々は,先に濃淡画像のテンプレートマッチングを用いた顔画像識別について検討を行い報告を行ってきた.その結果,識別のミスマッチの大きな要因は,照明環境を一定とした場合に,顔の傾き,髪型や化粧などによるパターンの変化にあることを明らかにした.これらの要因に対処するために,顔を補助器を用いて固定する.髪型などの変化を許容しない,又は,髪を手でかき分けてチェックを受けるなどの手法が用いられているが,あまり適切なものとは考えられない.筆者らは,パターンの変化には,変化したパターンをも学習しておくことが識別などのシステムでは,まず重要であると考え,多様に変化した顔画像を学習させた識別を検討することにした.本稿では,適応的ファジィクラスタリングネットワークを用いて髪型を変えた顔画像と変えない画像を学習させ,識別する手法について述べる.