防犯カメラからの犯行現場画像と被疑者画像との撮影角度を吸収するため，姿勢変化に対する耳介認証システムのロバスト性を向上させるアルゴリズムを提案した．カメラ平面外回転方向への姿勢変化に対応するため，姿勢変化後のGabor Jet を推測し判別分析に学習させた．提案手法の有効性が実験的に確認でき，犯行現場画像中の耳介画像から被疑者候補を挙げるシステムの精度向上の可能性が示せた．%To deal with pose variation when ears are rotated in depth, Gabor jets of different poses are estimated and used as training data for a discriminant-analysis-based classifier. Experimental evaluations show the effectiveness of the proposed algorithm and the possibility of improving the robustness of a single-view-based ear surveillance-system.
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