文献の詳細
| 論文の言語 | 日本語 |
|---|---|
| 著者 | 水野 智也，内海 ゆづ子，岩村 雅一，黄瀬 浩一 |
| 論文名 | Bucket Distance HashingとMetric Learningを組み合わせた表情変化に頑健かつ高速な顔認識 |
| 論文誌名 | 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） |
| Vol. | 2015-CVIM-197 |
| ページ | pp.1-5 |
| 査読の有無 | 無 |
| 年月 | 2015年5月 |
| 要約 | 大規模なデータベース(DB) に対して高速な顔認識手法の一つに内海らの手法がある．内海らの手法はクエリの特徴量とのユークリッド距離が近いDBの特徴量を高速に探索する近似最近傍探索手法を用いることで高速な顔認識を実現した．しかし，内海らの手法はクエリの特徴量と同一の特徴量を探索する手法であるため，表情変化に弱いという問題がある．表情変化に頑健な顔認識手法にCaoらの手法がある．Caoらの手法はMetric Learningを用いることで，表情変化に頑健な顔認識を実現した．しかし，Caoらの手法には処理速度が遅いという問題がある．本稿では，表情変化に頑健なCaoらの手法に内海らの手法で使用されている高速な近似最近傍探索手法を導入する．内海らの手法とCaoらの手法では評価関数が異なるため，近似最近傍探索を直接Caoらの手法に適応できない．そこで，Caoらの類似度評価関数をユークリッド距離で表現することで，高速化を実現する．100枚の顔画像DBでの顔認識実験を行った結果，内海らの手法と比べて認識速度を保ったまま，認識率を10%上昇させることに成功した． |
- 注記
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