研究の概念
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。推定したぼけを復元し、顔認識に適した画像を得ます。
概要
顔画像のぼけを復元することで，ぼけによって劣化した顔を認識する新しい手法を提案します．主要な課題は，顔に生じるぼけの過程を表す点広がり関数（PSF）をどのように推定するかです．1枚の顔画像からPSFを推定することは，不良設定問題です．提案手法では，ぼけた顔の学習データから得た事前情報を用い，この問題を扱いやすくします．同じPSFによって劣化した顔同士が類似するように，特徴空間を構築します．この特徴空間において，あらかじめ定義したPSFの集合に関する事前知識を表す統計モデルを学習します．ぼけが未知の入力画像を各モデルと比較し，最も近いモデルをPSFの推定に用います．そのモデルに対応するPSFを用いて入力画像のぼけを復元し，認識に適した画像を得ます．大規模顔データベースFERETに焦点ぼけや動きぼけを人工的に加えた実験では，提案手法は既存手法と比較して認識性能を大幅に改善しました．また，顔データベースFRGC 1.0の実際にぼけた画像についても，性能の向上を示しました．さらに，提案する顔画像のぼけ復元推定と局所位相量子化（LPQ）を組み合わせることで，性能を一層高められることを示し，その理由を説明します．
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]
