濃度こう配特徴を用いた全自動正面顔認識

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2007-09-04
• タイトル: 濃度こう配特徴を用いた全自動正面顔認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic Frontal Face Recognition Using Gradient Features
• 言語: eng
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 三重大学大学院工学研究科
• 著者所属: 三重大学大学院工学研究科
• 著者所属: 三重大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Mie University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Mie University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Mie University
• 著者名: 大山航; 若林, 哲史; 木村, 文隆
• 著者名(英): Wataru, OHYAMA; Tetsushi, WAKABAYASHI; Fumitaka, KIMURA
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 特徴量に画像の濃度こう配を用いた正面顔自動認識手法を提案する．提案手法は主に以下の3 つの処理からなる．（1） 画像探索に基づく顔検出，（2） 検出された顔領域内の顔部品検出に基づく顔外接枠の検出，（3） 顔外接枠内の顔に対する見え方に基づく顔認識．それぞれの処理においては，画像濃度値のかわりに濃度値のこう配を特徴量として用いる． FERET データベースに含まれる正面顔画像を用いた CSU Face Identification Evaluation スキームに従った実験の結果，濃度こう配特徴は，従来の画像特徴よりも低次元の特徴量で高い認識性能を持つことが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose an automatic frontal face recognition method using gradient features. Our proposed method consists of three main stages: 1) face detection, 2) detection of tight bounding box of face using the result of facial feature extraction and 3) face recognition. In each stage, we use the gradient of image instead of pixel values. Face recognition experiments based on CSU Face identification Evaluation scheme using FERET database suggests that the gradient features has better performance than conventional pixel-based face recognition.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2007, 号 87(2007-CVIM-160), p. 139-144, 発行日 2007-09-04
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会