この研究のポイント
ぼけた顔の学習データから得た統計モデルを使い、入力画像のぼけを表す点広がり関数を推定します。推定した点広がり関数を用いてぼけを除去し、顔認識に適した画像を得ます。
概要
ピントのずれや撮影中の動きで顔がぼけると、その人を画像から見分けにくくなります。この研究では、顔がどのようにぼけたかを推定し、ぼけを取り除いてから顔認識を行います。ぼけの広がり方を表すものを「点広がり関数」と呼びますが、1枚のぼけた画像だけから正しく求めるのは難しい課題です。
そこで、ぼけ方が分かっている顔画像をあらかじめ学習します。同じぼけ方の顔が近い特徴になるように整理し、ぼけの種類ごとのモデルを作ります。未知の画像が入力されたら、どのモデルに最も近いかを調べ、対応するぼけ方を使って画像を復元します。
顔画像データベースFERETにピントのずれや動きによるぼけを人工的に加えた実験では、比較した従来手法よりも認識性能が大きく改善しました。FRGC 1.0に含まれる実際にぼけた画像でも改善を確認しました。さらに、画像の小さな範囲から特徴を取り出す「局所位相量子化（LPQ）」という別の手法と組み合わせると、認識性能がさらに高まりました。
発表文献
- Masashi Nishiyama, Abdenour Hadid, Hidenori Takeshima,
Jamie Shotton, Tatsuo Kozakaya, and Osamu Yamaguchi,
Facial Deblur Inference using Subspace Analysis for Recognition of Blurred Faces,
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), vol. 33, no. 4, pp. 838 - 845, April 2011. - Abdenour Hadid, Masashi Nishiyama, and Yoichi Sato,
Recognition of Blurred Faces via Facial Deblurring Combined with Blur-Tolerant Descriptors, Proceedings of 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 1160 - 1163, August 2010. - Masashi Nishiyama, Hidenori Takeshima, Jamie Shotton, Tatsuo Kozakaya,
and Osamu Yamaguchi,
Facial Deblur Inference to Improve Recognition of Blurred Faces,
Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 1115 - 1122, June 2009.
発表文献（日本語）
- 西山 正志, 竹島 秀則, 小坂谷 達夫, 山口 修,
顔認識におけるぼけ除去のためのPSF推定, 情処研報 CVIM161-11, pp. 61 - 68, January 2008. [山下記念研究賞]
