3次元データを用いた悪条件にロバストな個人識別に関する検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-045

グループ名: 【全国大会】平成19年電気学会全国大会論文集

発行日: 2007/03/15

タイトル(英語): Robust Method to Bad Conditions Using 3D Data for Personal Identification System

著者名: 高橋 治(関東学院大学),平野 晃昭(関東学院大学),岡本 教佳(関東学院大学)

著者名(英語): Osamu Takahashi(Kantogakuin University),teruaki hirano(Kantogakuin University),noriyoshi okamoto(Kantogakuin University)

キーワード: 3次元|個人識別|顔識別|ロバスト|公共スペース

要約(日本語): セキュリティ分野でバイオメトリクス技術が注目されている．中でも顔を用いた先行研究は近年盛んに行なわれている．顔識別システムの研究では，主に正面顔を対象としている．またこれらの多くは，正面顔の入力時に姿勢やカメラまでの距離など，本人の協力があることが前提となっている．しかし，公共スペースに監視目的で用いる場合，良好な顔画像を得ることは難しく，より悪条件にロバストな識別方法が求められている．本研究は公共スペースの監視システムにおける個人識別を最終目的とする．対象者が自由歩行していることを想定しているため，顔方向に依存しない3Dデータに着目する．この3Dデータから識別に有用な顔特徴抽出の検討を行う．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,001 Kバイト