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J-GLOBAL ID:200902247025550940   整理番号:08A0812185

ハイブリッド中心周波数特徴に基づいた姿勢に不変の顔認識

Pose Invariant Face Recognition Based on Hybrid Dominant Frequency Features
著者 (3件):
資料名:
巻: E91-D  号:ページ: 2153-2162  発行年: 2008年08月01日 
JST資料番号: L1371A  ISSN: 0916-8532  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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顔認識はパターン認識における最も研究が活発な分野の一つである。これは,顔が人間の人間的バイオメトリック特性であるからだけでなく,人間コンピュータインタラクションから,認証,セキュリティ,および監視までの広がりをもつ多くの潜在的用途が存在するからである。本稿は姿勢に不変の人間の顔画像認識に対する手法を提案する。提案方式は顔画像の離散余弦変換(DCT)および離散ウェーブレット変換(DWT)の解析に基づいている。顔情報を表すDCTおよびDWT領域係数の両方から,単純な統計的測度および量子化を用いてコンパクトで意味ある特徴ベクトルを構築する。この特徴ベクトルはハイブリッド中心周波数特徴と呼ぶ。次に,ハイブリッド中心周波数特徴を個人クラスに分類するために,L2およびLqメトリックの組み合わせを適用する。提案システムのねらいは,高いメモリ空間要求,高い計算負荷,および以前の手法の再訓練問題を克服することである。提案システムを幾つかの顔データベースを用いてテストし,結果をよく知られた固有顔手法と比較した。提案手法は,幾何学的正規化を必要とせずに,良好な性能,頑健性,安定性,および正確さを示した。さらに,提案手法は低い計算コストを有し,ほとんどメモリ空間を必要とせず,そして,再訓練問題を克服することができる。(翻訳著者抄録)
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