研究の概念
複数のカメラで得た同一人物の顔画像を集合として統合し、人物ごとの分布を作ります。画像1枚ずつではなく分布どうしを照合することで、移動に伴う顔の向きや照明の変化に対応します。
概要
移動する人々の集団の中で顔を認識する新しい手法を提案します．この課題では，移動に伴う遮蔽と，顔の向き・照明の変化という2つの問題が生じます．遮蔽や横向きの顔を避けるため，複数のカメラを用いて正面に近い顔を取得します．階層的画像集合照合（Hierarchical Image-Set Matching：HISM）は，複数のカメラから得た同一人物の顔画像集合を統合し，人物ごとに分布を作成します．識別時にテスト分布と学習分布を比較する方法を採用することで，顔の向きや照明の変化の影響を抑え，高い認識精度を得られます．349人を含む映像を用いた実験により，提案手法は，フレームごとの識別や，単一のカメラから得た分布を用いる従来手法と比較して，高い認識性能を達成することが示されました．
発表文献
- Masashi Nishiyama, Mayumi Yuasa, Tomoyuki Shibata,
Tomokazu Wakasugi, Tomokazu Kawahara, and Osamu Yamaguchi,
Recognizing Faces of Moving People by Hierarchical Image-Set Matching, Proceedings of IEEE Computer Society Workshop on Biometrics, pp. 1 - 8, June 2007. [Best Paper Award]
発表文献（日本語）
- 西山 正志, 湯浅 真由美, 柴田 智行, 若杉 智和, 山口 修,
顔画像の階層的な対応付けを用いた複数歩行者の認識,
電子情報通信学会論文誌 D, Vol. J90-D, No. 8, pp. 2191 - 2201, 2007. - 西山 正志, 湯浅 真由美, 若杉 智和, 柴田 智行, 山口 修,
断片的な動画像の対応付けを利用した歩行者認識,
第12回 画像センシングシンポジウム (SSII), pp. 231 - 238, June 2006. [優秀論文賞]
