多視点の登録顔画像に基づくCNNを用いた顔認識システム

摘要

近年の犯罪増加に伴い，個人認証技術に関する重要性が高まっている．中でも視覚センサによる顔認証技術は，被撮影者が認証動作を必要としない点や，さまざまな角度や距離からでも認識できる点，履歴として残された画像から本人特定が容易にできる点など，他の個人認証技術にはない優位性がある．顔画像を用いた個人認証の研究は盛hに行われているが，情報登録において用いられる画像のほとhどは正面顔である．しかし，カメラの設置場所を選ばず顔認識を利用できるようにするためには単一の視点からの情報だけでは顔認識精度に限界があると考えられる．そこで，本研究では複数視点を用いることで顔を様々な角度から捉え，その顔情報を登録することで，様々な角度からの画像でも認識できるシステムの構築を目指す．本稿では，認識に精度が高いことで知られる畳み込み層を5層とした畳み込みニューラルネットワーク（CNN，Convolutional Neural Network）を用い，様々な角度の顔情報を登録することによって顔認識率を評価した結果を示す．