主成分分析を用いた外鼻立体モデルの特徴抽出

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-033

グループ名: 【全国大会】平成15年電気学会全国大会論文集

発行日: 2003/03/17

タイトル(英語): Individual Feature Extraction from the Nasal Solid Model with Principal Component Analysis

著者名: 野澤 昭雄(青山学院大学),仲吉 博弥(青山学院大学),井出 英人(青山学院大学)

著者名(英語): Nozawa Akio(Aoyama Gakuin University),Nakayoshi Hiromi(Aoyama Gakuin University),Ide Hideto(Aoyama Gakuin University)

キーワード: 個人認証|バイオメトリクス|特徴抽出|外鼻|3次元データ|主成分分析

要約(日本語): 我々は外鼻の3次元データを基にした個人認証手法を研究している．ヒトの顔面において外鼻は顔面正中線上に突出しており，比較的単純な形状のため抽象化したモデルによってもその特徴は表現可能であると考えられる．また，他の顔面上の部位と比較して表情の変化，栄養状態，加齢などに対して形状が安定しているとされる．本稿では，外鼻表面上の複数の基準点から定義した立体モデルに基づいたまったく新しい個人特徴量の抽出手法を提案し，抽出された特徴パラメータの有効性について主成分分析を用いて検討した．結果，第3主成分までに外鼻の"長さ"，"幅"，および"高さ"などを表す特徴パラメータが要約され，立体モデルから個人特徴が効率的に抽出可能であることが示された．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 329 Kバイト