複数姿勢の顔画像正規化を統合した顔照合手法

IPSJ

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本論文では，姿勢変動にロバストな顔照合を実現するため，入力された顔画像を複数の異なる姿勢の顔画像へ正規化し，それら正規化顔画像から抽出した特徴量ベクトルを連結した連結特徴量ベクトルを用いる顔照合アルゴリズムを提案する．入力された顔画像を正面から撮影した顔と左右斜め上から撮影した顔の3種類の姿勢の顔画像へと変換し，それら3姿勢の顔画像から抽出した特徴量ベクトルを連結した連結特徴量ベクトルを用いて，特徴量の変換行列を学習する．3姿勢の顔画像から抽出した特徴量をひとつの高次元な特徴空間で学習することで，別々の特徴空間で学習した場合よりも最適な特徴量変換行列を構築する．3姿勢の特徴量ベクトルを別々に特徴量変換して照合スコアを統合する手法と比較し，多くの姿勢について照合精度が向上することから，提案手法の有効性を示す．

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