| 研究課題/領域番号 |
16K12453
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
知覚情報処理
|
|---|
| 研究機関 | 筑波大学 |
|---|
研究代表者 |
福井 和広 筑波大学, システム情報系, 教授 (40375423)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | 顔認証 / 顔面微小特徴点 / 形状部分空間 / 正準角 / グラスマン判別分析 / 個人認証 / 3次元形状空間 / 分離度フィルタ / 顔面特徴点 / 動画像処理 / 個人識別 / 形状空間 / グラスマン多様体 |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では，比較すべき人物の顔面特徴点群の３次元構造をそれぞれ形状空間で表し，２つの形状空間の成す正準角に基づいて顔認証を行うフレームワークを提案した．提案法では，特徴点検出の不安定性に対応し，かつ識別性能を高めるために，円形分離度フィルタにより抽出された多数の特徴点候補セットからランダムサンプリングにより複数の形状空間を生成し，それらをアンサンブル識別を行うメカニズムを導入した．これにより，毛穴のような検出が極めて不安定な超微小特徴点の情報も加味しつつ，安定かつ高精度な顔認証を実現可能とした．
|
