2007 Fiscal Year Annual Research Report
顔表情変化時の動的特徴量に基づくバイオメトリクス個人認証アルゴリズムの研究
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18300062
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
森島 繁生 Waseda University, 理工学術院, 教授 (10200411)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 寛 日本大学, 文理学部, 教授 (80191328)
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| Keywords | 個人認証 / 動画像解析 / なりすまし防止 / 表情アニメーション / 合成による分析 / 時空間周波数 / 3次元フーリエ変換 |
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| Research Abstract |
2007年度は、顔の3次元形状に対して整合された3次元メッシュモデルの頂点座標に対して主成分分析を行い、その主成分得点を特徴量として使用するシステムを構築した。
このシステムでは、まず主成分得点に対して演算量の削減の為に、各主成分軸上での正規分布を仮定した不均一量子化を施し識別を行う。次に識別された候補に対して、ガウス関数の積分健を距離尺度として認証を行う。
今回、顔の位置や向きをほぼ固定し撮影を行っている。しかし、たとえ撮影時の位置や姿勢に制約を設けたとしても、撮影ごとにまったく同じ状況を再現するのは困難である。そのため、位置や姿勢の変動を吸収するために正規化をする必要がある。行った正規化は、位置の正規化(両目の特徴点の重心が原点となるように全頂点の平行移動)、傾きの正規化(特徴点の3次元座標のzを目的変量、xとyを説明変量として求めた回帰平面の法線をx軸回り、y軸回りの顔の傾きとして定義し、この法線がz軸に対して平行になるように特徴点に対して回転を行う。その後、yを自的変量、 xを説明変量として求めた回帰直線の傾きをz軸回りの顔の傾きと定義し、この傾きがy軸と平行になるように、x-y平面での回転補正を行う)、大きさの正規化(両目の中心間の距離を一定とする)を行った。
2782人の3次元顔形状データベースを用いて、その全員を登録者とする認証実験を行った結果、EERは4.53(%)となった。また、登録人数を15人に削減した場合ではEERが2.32(%)となり、高精度の個人認証を実現できた。
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Research Products
(1 results)
