ウェアラブルデバイスでの顔認識におけるリジェクト領域の自動設定

摘要

カメラ付きのメガネ型ウェアラブルデバイスにおける顔認識機能の利用は，固定設置カメラでの顔認識機能とは異なる新しい実世界での利用シーンが期待され，その実現に向けての検討が進んでいる．顔認識技術の精度は既にかなり高いレベルに達しているが，実世界での撮影環境の多様性のため，収集されたサンプルデータの頻度分布と利用の際の頻度分布とが異なり，性能が低下してしまう場合ある．また，悪い条件で撮影され顔画像が他者との区別がつきにくい特徴を持つ場合には，過度に学習データにチューニングしてしてしまうより，リジェクトした方がデータの分布が異なる実利用の際には逆に性能が高まる可能性がある．このような課題に対処し，分布のバイアスに頑健な学習が行え，誤認識を起こしやすい画像を自動的に認識対象から外してリジェクト領域とする手法を提案した．提案手法は，Adaboostに基づいた手法であり，実データで動作の検証を行ったのでその結果を報告する．