100万顔画像データベースに対する34msでの照合の実現近似最近傍探索を用いた大規模高速顔画像検索

摘要

本稿では大規模データベースに対する高速顔認識手法を提案する．防犯や犯罪捜査を目的として顔認識を利用する場合，多数の人物を認識する必要がある．そのため，データベースの規模が拡大した場合に高速に認識を行うことは重要な課題である．従来の顔認識では数百枚程度のデータベースに対して認識性能の評価が行われているため，計算時間が考慮されていない．全探索などの手法は，データベース内の特徴量すべてと距離計算を行う必要があり，計算時間はデータベースの規模に比例するため，データベースの規模が拡大すると認識に膨大な処理時間がかかる．本稿では，顔認識処理時間の削減のために近似最近傍探索を用いて特徴量の検索を行う．ハッシュを利用し，対応点の探索範囲を限定することで，距離計算の回数を削減し処理の高速化を行う．Web上から収集した100万枚の顔画像データベースに対して認識を行った結果，特徴点検出を用いる方法ではハッシュを用いない場合と比較して13，252倍高速に認識した．また，Dense Sampling を用いることで最速で34msで認識が可能となった．