側面及び正面顔画像の統合による個人の同定に関する研究

1994 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 06680360
• Research Institution: 九州芸術工科大学
• Principal Investigator: 瀧山 龍三 九州芸術工科大学, 芸術工学部, 教授 (20037815)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小野 直樹 九州芸術工科大学, 芸術工学部, 助手 (60185642) ; 坂本 博康 九州芸術工科大学, 芸術工学部, 講師 (70112357)
• Keywords: 個人識別 / 顔画像処理 / 横顔 / 正面顔 / 等辺多角形近似 / P形記述子 / モザイク処理

Research Abstract

75人の顔写真を撮影し、これを辞書データとして用いた。すなわち75人それぞれの横顔と正面顔画像との両者の写真を撮影し、これらをイメージスキャナで計算機側に取り込んだ。横顔は2値化し顔面部の切り出しと輪郭線の抽出を行った。この曲線を先に開発した等辺多角形で近似しp形記述子を用いて、特徴抽出を行った。正面顔面像は両目の位置を基準として、顔面部の切り出しを行い、この画像に対してモザイク変換を行った後、各モザイクの濃度値を特徴とした。 予め入力しておいた75人の顔画像に対して、上記の特徴を抽出して計算機内にファイルした。上の撮影から1月後、75人のうちの21人の写真を撮影しこれをテストデータとして認識を行った。 その結果次のような知見が得られた。
(1)横顔画像のみによる認識について:
等辺多角形の辺の数をN、使用するP形パワースペクトルの個数をSとすると、N=64、S=23,25 及びN=128、S=25,27,29において最大の認識率を示し、76%程度であった。
(2)正面顔画像のみによる認識について:
モザイクサイズをMXMとすると、M=8,10,12,14,16において最大の認識率を示し、70%程度であった。
(3)横顔及び正面顔画像の統合による認識について:
上の(1)(2)を統合して認識するために、N=64、S=16とし更にM=16とした。これは(1)(2)それぞれの最大認識率をあたえる数値のうち、特徴数が最も少なくなる場合を考えたからである。この結果、95%程度の認識率が得られ、両特徴の統合の効果を顕著に示したと言える。

Research Products

• [Publications] Ryuzo TAKIYAMA: "A shift, scaling and rotational invariout polygon identification based on alsebnaic equations" Proc. of JTC-CSCC '94. 1074-1076 (1994)
• [Publications] Hiroyasu SAKAMOTO: "A method of joint positional-spectral locatization for basis functions of block transforms" Proc. of JTC-CSCC '94. 758-763 (1994)
• [Publications] Naoki ONO: "A comparative study on calculation methods for digital curvature" Proc. of JTC-CSCC '94. 1068-1073 (1994)
• [Publications] Ryuzo TAKIYAMA: "Error-correction learning of three layer neural nets for multiclass pattern recognition" Proc. of ICONIP '94. 1709-1714 (1994)
• [Publications] 瀧山龍三・他: "横顔と正面顔画像の統合による人物の同定" 平成6年度電気関係学会九州支部大会講演予稿集. 844 (1994)
• [Publications] 瀧山龍三・他: "横顔と正面顔画像の統合による個人の識別" 電子情報通信学会・技術研究報告. IE94. 23-30 (1995)