特許

J-GLOBAL ID：200903017862689408

顔認識システム

発明者： 呂 建明 ,  谷萩 隆嗣 ,  関屋 大雄
出願人/特許権者： 独立行政法人科学技術振興機構
代理人 (1件)： 加古 進
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2004-136394
公開番号（公開出願番号）：特開2005-316888
出願日： 2004年04月30日
公開日（公表日）： 2005年11月10日
要約：

【課題】 顔の位置・角度の変動や照明の変動を吸収でき、識別対象となる人数が増加しても効率のよい学習と認識が可能な顔認識システムの提供。【解決手段】 本発明は、図1に示すようにニューラルネットワーク(NN)を複数のサブネットに分割し、サブネット単位で並列に学習と認識を行なう。また並列NNの構成にあたって、パターンのあいまいさを考慮してファジィ的に複数のサブネットに同一顔パターンが帰属することを許している。これにより、比較的近いパターン同士は必ず同じサブネットで効率よく認識させることができる。 また、本発明では識別対象人物の顔パターンを、3次元形状計測装置により3次元映像として取得している。このため、人物の位置、姿勢の変化や照明の変動などの影響を極力排除・補正した入力顔パターンを得ることが可能となり、顔の回転にロバストな顔認識システムを実現している。【選択図】図1

請求項（抜粋）：

ニューラルネットワークを利用した顔認識システムであって、 3次元形状計測装置から取得した顔画像データ及び3次元形状データから鼻の頂点を含む特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、 前記抽出した特徴点の回転に対して顔画像データの補正を行い正面を向いた画像とする回転補正手段と、 前記鼻の頂点を用いて、一定の領域を切り出す顔領域切り出し手段と 前記一定の領域として切り出された顔画像データの平均値を一定に補正する照明補正手段と、 前記照明補正された顔画像データおよび対応する3次元形状データを、ファジィクラスタリングにより、1人のデータが複数のクラスタに帰属されるように、各々のクラスタに学習した並列ニューラルネットワークと を備え、前記照明補正された顔画像データおよび対応する3次元形状データを前記学習した並列ニューラルネットワークに対して与えて認識することを特徴とするニューラルネットワークを利用した顔認識システム。

IPC (2件)：

G06T1/00 ,  G06T7/00

FI (4件)：

G06T1/00 340A ,  G06T1/00 200A ,  G06T1/00 315 ,  G06T7/00 350C

Fターム (29件)：

5B050BA12 ,  5B050CA02 ,  5B050EA05 ,  5B050EA07 ,  5B050EA12 ,  5B050EA13 ,  5B050EA18 ,  5B050EA27 ,  5B050GA08 ,  5B057AA19 ,  5B057BA02 ,  5B057CA08 ,  5B057CA13 ,  5B057CA16 ,  5B057DA12 ,  5B057DB03 ,  5B057DB09 ,  5B057DC07 ,  5B057DC08 ,  5B057DC36 ,  5L096AA06 ,  5L096AA09 ,  5L096BA02 ,  5L096CA02 ,  5L096EA16 ,  5L096FA12 ,  5L096HA11 ,  5L096JA04 ,  5L096LA13

引用文献：

審査官引用 (2件)

• 3次元情報を利用した顔認識
• ニューロファジィシステムによる顔画像認識の一方法