2017 Fiscal Year Annual Research Report
Personal indentification based on a set of mirco facial feature point
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16K12453
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
福井 和広 筑波大学, システム情報系, 教授 (40375423)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 個人認証 / 顔面微小特徴点 / 3次元形状空間 / 分離度フィルタ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，ホクロ，シミ，毛穴などの顔面微小特徴点の３次元配置構造に基づく個人識別を提案し，その有効性を検証することにある．昨年度は，提案法の要である，特徴点セットの形状空間による表現の有効性を確認し，提案法の識別性能の評価実験を行った．その結果，分離度フィルタによる顔特徴点の抽出精度および安定性が，提案法の最終的な識別性能に大きく影響することが判明した．そこで本年度は，分離度フィルタによる毛穴などの超微小な特徴点検出の不安定性に対応するために，抽出された多数の顔微小特徴点候補に対して，各候補点の分離度などを基準としたランダムサンプリングを適用して多数かつ多様な特徴点セットを抽出し，これらの特徴点セットから生成した複数の形状空間を用いた識別を試みた．本方法の具体的な流れは以下のようになる．まず，(1) 比較する人物の顔動画を撮影し，円形分離度フィルタを用いてホクロやシミ，毛穴などの微小特徴点を検出する．(2) 動画像上で特徴点の追跡を行い最後まで追跡が成功した点を特徴点候補点とする．(3) 候補点セットに対してランダムサンプリングを行い，多数の特徴点セットを用意する．(4) 各特徴点候補セットの時系列座標から計算される計測行列に因子分解法を適用して，形状空間を生成する．(5) 得られた形状空間セットに対して，グラスマン判別分析を用いて識別を行う．提案法の有効性は高精細な顔動画を用いた識別実験により確認した．
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