LABを用いた小規模ハードウェア向け顔認識手法の検討

摘要

高速で高精度の顔認識手法は多くの提案がされているが，カメラセンサネットワークや移動ロボット等の計算資源に制限のある組み込み向けの実装には計算コストの点で課題がある．そこで小規模ハードウェア向けに計算コストの小さい顔認識の検討を行った．複数のHaarlike特徴の判定結果をバイナリコードで表現するLAB（Locally Assembled Binary Patterns）とDiscreteAdaboostを組み合わせた結果，計算量を15％削減して同等の認識性能が得られることが示された．