@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00051802,
 author = {松本, 雄大 and 岩井, 儀雄 and 谷内田, 正彦 and Yuta, Matsumoto and Yoshio, Iwai and Masahiko, Yachida},
 issue = {36(2008-CVIM-163)},
 month = {May},
 note = {顔認識の特徴量には様々なものが利用されているが，本稿では，計算量が少なく，簡便に処理が行える Haar ウェーブレット特徴量を用いた顔認識システムを提案する．提案手法では，正規化された顔領域に対し Haar ウェーブレット変換を行うことにより特徴量を抽出し，事前に AdaBoost により生成された個人毎の分類器によって認識を行う．また，抽出した特徴量のうち，分類精度の高いものだけを選択して利用することで，計算コストの削減を行う．顔認識実験を行い，提案システムの有効性を確認した．, Many image features have been used for face recognition in recent decades. We propose a method for face recognition with Haar wavelet for low computation cost. This method extracts image features by performing Haar wavelet on a normalized face image, and then recognizes a face by each classifier learned by AdaBoost in advance. The computation cost for face recognition is significantly reduced by selecting image features with high confidence. We show the performance of the proposed method by experimental results.},
 title = {Haar ウェーブレットを用いた顔認識},
 year = {2008}
}