顔画像連想記憶モデルの部分隠れへのロバスト性検証

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS9-4

グループ名: 【C】平成17年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2005/09/06

タイトル(英語): Robustness evaluation of the associative memory model to restore partially-occluded face images

著者名: 渡邉 信太郎(三菱電機),鹿毛 裕史(三菱電機),田中 健一(三菱電機),久間 和生(三菱電機)

著者名(英語): Shintaro Watanabe(Mitsubishi Electric Corp.),Hiroshi Kage(Mitsubishi Electric Corp.),Ken-ichi Tanaka(Mitsubishi Electric Corp.),Kazuo Kyuma(Mitsubishi Electric Corp.)

キーワード: 顔|認証|部分隠れ|連想記憶|face|recognition|partially|occluded|associativememory

要約(日本語): 近年注目を集めている指紋，虹彩，顔などのバイオメトリクス認証技術の中で，顔認証システムは，実用に向けてまだいくつか課題を抱えており，特にサングラスやマスク等により顔画像に大きな隠蔽がある場合は多くの既存システムでは対処が難しい．

筆者は，この問題へ対処するため，部分的隠れを伴う入力顔画像から，登録した顔画像の想起を行う技術の確立を目指し，ニューラルネットの枠組みと位置付けられる自己連想記憶型顔想起モデルを用いた顔想起システムを構築し，その想起能力について評価を行った．

想起モデルはWidrow-Hoff学習則に基づき構築し，想起能力の評価は弊社開発の顔認証システムを用いて定量的な評価検討を行った．

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