局所特徴量と投票処理を用いた大規模データベースに対する高速顔認識

内海 ゆづ子  坂野 悠司  前川 敬介  岩村 雅一  黄瀬 浩一  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J97-D   No.8   pp.1263-1272
発行日: 2014/08/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 
論文種別: 特集論文 (画像の認識・理解論文特集)
専門分野: 
キーワード: 
顔認識,  大規模データベース,  局所特徴量,  近似最近傍探索,  投票処理,  

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あらまし: 
犯罪捜査や写真の自動整理などでは,大量の顔画像から特定の人物を探し出すことが求められる.そこで問題となるのは,認識したい顔画像を顔認識システムに登録された大量の顔画像と照合するのにかかる時間と認識精度である.既存手法の多くは大量の顔画像の処理を想定せずに設計されているため,登録画像が少数の場合は高い認識率を達成できるが,登録画像が増加すると実用的な時間で計算が終わらないという問題がある.高速性と認識精度を兼ね備えた顔認識システムを実現する有効な対策として,高速な手法で正解候補を少数に絞りこみ,絞り込まれた候補に対して既存の手法を適用するという方法がある.本論文では,顔認識の精度を保ちつつ高速化を実現することを目的とし,大規模データベースから高速に候補を絞り込む顔認識手法を提案する.提案手法は局所特徴量,近似最近傍探索,投票を組み合わせることによって,これを実現する.