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顔画像の統計的特徴と残差成分による個人性の解析と識別

利用面部图像的统计特征和残留成分进行个性分析和识别

基本信息

批准号：
17500107
负责人：
鷲見和彦
金额：
$ 2.24万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2005
资助国家：
日本
起止时间：
2005 至 2006
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-17500107/
关键词：
パターン認識顔画像個人識別

项目摘要

本研究では固有残差画像を解析することにより顔の個人特徴を表現する手法を提案する。従来の固有空間法では、直交基底パターンの線形結合である固有射影により顔の個人特徴を表現していた。この手法は、照明や姿勢などの微小な変化、すなわち個人内変動による影響を棄却できる半面、個人特有な特徴を十分に表現し難いという問題がある。そこで、本論文では元画像と固有射影との残差である固有残差に、個人特有な特徴と個人内変動の2成分が含まれると考える。提案手法では、固有残差画像のテクスチャ解析により個人特徴として有意な成分を強調し、個人内変動の成分を抑制する。公開データベース上での認識実験により、固有残差は従来手法の固有射影に匹敵するほどの個人特徴の情報を含んでおり、提案手法が顔の個人特徴を表現する上で有効であることを確認した。また、本研究の派生研究として、顔画像に含まれる個人性を除去しつつ、他の顔との類似性を維持する手法を提案し、顔画像データベースにおけるプライバシー保護技術として提案した。

This study proposes a method for the analysis of inherent residual images. The inherent space method is to express the individual characteristics of the original and orthogonal bases. This technique, lighting, posture, micro-change, individual movement, influence, half-surface, personal-specific characteristics, and very difficult performance problems. In this paper, two components of the original image, the inherent projection and the residual error, the individual-specific characteristics and the individual internal movement are included. The proposed method is to analyze the inherent residual image, emphasize the intentional component, and suppress the internal dynamic component. The information on the individual characteristics of the public information, the inherent residual information, the inherent projection information, the inherent projection information, the proposal information, the individual characteristics information, the performance information, the inherent residual information, the inherent projection information, the inherent projection information, the proposal information, the performance information, the inherent projection information, the inherent projection information, the inherent projection This study is a derivative of this study, which proposes methods for the protection of personal characteristics and similarities in facial portraits.