独立成分分析と線形判別分析を用いた横顔の認証

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS2-5

グループ名: 【C】平成20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: 2008/08/20

タイトル(英語): Face recognition of profile using ICA and LDA

著者名: 渡部 大志(埼玉工業大学),上田 拓朗(埼玉工業大学),崔 英康(埼玉工業大学),酒井 勝弘(埼玉工業大学),中村 納(工学院大学)

著者名(英語): Watabe Daishi(Saitama Institute of Technology),Ueda Takuro(Saitama Institute of Technology),Sai Hideyasu(Saitama Institute of Technology),Sakai Katsuhiro(Saitama Institute of Technology),Nakamura Osamu(Kogakuin University)

キーワード: 横顔認証|耳介認証|独立成分分析|線形判別分析|face recognition of profile|ear biometrics|ICA|LDA

要約(日本語): 耳介を用いた個人識別は、米国ではFBIのA.Iannarelliの研究をもとに、４０年以上犯罪検挙に利用された。そのような背景から、例えば、アメリカ移民局では、右耳が見えることを、証明写真の条件とさえしている。耳介による個人認証の自動化の研究には、Voroni図、ニューラルネットを、主成分分析、パターンスペクトルなどを用いた様々な方法が提案されている。しかし、耳介認証の有用性については、専門家の間でも必ずしも意見が一致しておらず、更なる調査が必要である。近年、種々の独立成分分析を用いた顔認証が提案されその有効性が確かめられた。個人識別にはfast 2がよく、info 1が表情識別によいという報告もある。そこで耳介認証において、どの独立成分分析が有効か検討を行うこととした。

PDFファイルサイズ: 2,040 Kバイト