機械学習に共通な誤認識パターンに着目した顔画像圧縮向け量子化テーブル

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-061

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Quantization Table for Face Image Compression Focusing on Misrecognition Patterns Common to Machine Learning

著者名: 大澤岳（静岡大学）,杉浦彰彦（静岡大学）

著者名(英語): Gaku Osawa (Graduate School of Shizuoka University),Akihiko Sugiura (Graduate School of Shizuoka University)

キーワード: 顔認識|量子化テーブル|JPEG|facial recognition|quantization table|JPEG

要約(日本語): 本研究では顔画像認識用の画像符号化を行うため，顔画像認識の認識率は維持したまま，顔画像のデータ量を低減させることを目的とする。顔画像の圧縮率を上げていった際に，誤認識されやすい顔画像が存在することが明らかになっており，これらの顔画像への適切な符号量コントロールを行うことで，認識率を低下させずに顔画像の情報量を削減することを目指す。JPEG符号化が行われる際のDCT変換により得られる各周波数成分のDCT係数に着目し，DCT係数の値に応じて量子化テーブルを設定する手法を提案し，評価実験を行った結果，提案手法に

本誌掲載ページ: 101-102 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 356 Kバイト