研究テーマ紹介

姿勢・照明・表情変化にロバストな認識手法

指紋や虹彩などを用いたバイオメトリクス認証が一般的に普及してきた中で、当研究室では顔認証についての研究を行っている。

バイオメトリクス認証の中でも顔認証は照明や姿勢、表情等の撮影環境による認証率の低下が起こるため、実用性に欠けるという側面を持っている。このため当研究室では、撮影環境による顔認証率低下に対する解決法について取り組んでいる。

そのひとつである表情変化に対する原始的解決法として、認証登録の際に表情画像も撮影しデータベースに登録しておくことで表情変化に対応するといった方法が挙げられる。しかしこの場合において被験者への負担が大きくなってしまう。

そこで登録用画像を無表情1枚だけと制限した場合における表情変化にロバストな顔認証方法として、無表情画像を用いて表情画像を作成し、その画像を登録する方法を提案している。表情画像作成にはActionUnit(AU)やActive Appearance Model(AAM)を用いることで実現している。この手法により表情変化に対してのある程度の有効性を見いだせた。そのほか、姿勢変化に対する認証方法としてModified LDAを用いた認証法を提案している。

Atacched File

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