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J-GLOBAL ID：201702219571177185   整理番号：17A0992369

人の顔認識能力に基づいた幾何模様からの顔画像検出手法の提案

著者 (2件)： 久枝嵩 (北陸先端科学技術大学院大) ,  中村嘉志 (国士舘大)
資料名： 国士舘大学理工学部紀要  (Transactions of the Kokushikan University Science and of Engineering)
号： 10  ページ： 1-7  発行年： 2017年03月31日 
JST資料番号： G0182B  ISSN： 1882-4013  CODEN： KDKGAV  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： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年では,写真撮影機能を持った携帯機器の普及により様々な状況で数多くの写真が撮られるようになった。このとき,撮影された画像に偶然映り込んだ幾何模様を人間はまるで人の顔のように認識してしまうことがある。この錯覚認識はシミュラクラ現象と呼ばれている。人に錯覚が起こるのであれば,計算機にも同様にその幾何模様を人の顔として認識させることができるのではないかと考え,一般的な顔認識手法を用いてこれを試みた。しかし,顔として正しく認識させることは従来手法では困難であることが分かった。そこで本論文では,人の顔認識能力に注目した,人の顔に見える幾何模様を顔と認識するための新たな顔画像検出手法を提案する。具体的には,顔の部位の特徴点抽出を画像中で行うために,鼻,両目,口の各部位をk-means法と幾何位置関係,人の顔からの最尤推定により決定する。その上で,本手法が有効であるかどうかを評価実験により検証する。1つは,顔認識の従来手法であるViola-Jones法との比較により,本提案手法の特徴点抽出の有効性を示す。もう1つは,顔に書かれた模様やアクセサリーの有無を考慮に入れず単純に幾何模様として決定した特徴点同士の距離の短さが,人が判断する顔の類似性にどのように影響するかを検証することによって,幾何模様の中から顔画像を検出することの有効性を議論する。(著者抄録)

シソーラス用語： *顔画像 ,  検出 ,  *パターン認識 ,  図形 ,  特徴抽出 ,  最尤法 ,  画像処理 ,  セグメンテーション ,  点 ,  顔 ,  ヒト ,  性能評価 ,  能力
準シソーラス用語： 画像検出 ,  *顔認識 ,  特徴点 ,  認知能力 ,  模様

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 人 ,  顔認識 ,  能力 ,  幾何 ,  模様 ,  顔画像 ,  手法 ,  提案