多重制約相互部分空間法を用いた顔認識

顔画像の集合を低次元の部分空間で表し、複数の制約部分空間へ射影して比較します。アンサンブル学習で制約部分空間を生成し、人物の識別に役立つ特徴を抽出します。

1人の顔でも、撮影するたびに見え方は少しずつ変わります。この研究では、顔画像を1枚だけ使うのではなく、画像の集まりをまとめて比べることで、人を見分ける精度を高める方法を提案しました。

画像の集まりは、その違いを少数の軸で表す「部分空間」という形にまとめます。そして、新しく入力された顔画像の集まりと、登録済みの人の画像の集まりがどれくらい似ているかを調べます。その際に、同じ見方を一つだけ使うのではなく、人物の違いを捉えやすい複数の見方に変換して比較する点が工夫です。

複数の見方を学習するために、いくつもの学習結果を組み合わせる「アンサンブル学習」を用います。具体的には、BaggingとBoostingという方法を使います。この仕組みを取り入れた多重制約相互部分空間法を実験で評価し、顔認識の精度を高める上で有効であることを示しました。

• Masashi Nishiyama, Osamu Yamaguchi, and Kazuhiro Fukui,
  Face Recognition with the Multiple Constrained Mutual Subspace Method, Proceedings of 5th International Conference on Audio- and Video-based Biometric Person Authentication 2005 (AVBPA), pp. 71 - 80, July 2005.
• Tomokazu Kawahara, Masashi Nishiyama, Tatsuo Kozakaya, and Osamu Yamaguchi,
  Face Recognition based on Whitening Transformation of Distribution of Subspaces, Workshop on ACCV2007 Subspace, pp. 97 - 103, November 2007.

• 西山 正志, 山口 修, 福井 和広,
  多重制約相互部分空間法を用いた顔画像認識,
  電子情報通信学会論文誌 D-II, Vol. J88-D-II, No. 8, pp. 1339 - 1348, 2005.