濃度こう配特徴の導入による顔画像認証の高精度化

摘要

正面顔画像を用いた見え方に基づく顔認証において，顔のみかけを濃度こう配特徴で表現する手法を提案し，その有効性を検証した．本研究では，入力画像中の人物が部内者，部外者のいずれに属するかを決定する2クラス分類問題として顔認証を扱う．顔画像から濃淡特徴と濃度こう配特徴の2つの特徴量を抽出し，それぞれを用いた場合の認証成功率を比較する．濃淡特徴は，画像の画素値を要素とする特徴ベクトルで表される．一方の濃度こう配特徴は，画像を小領域に分割し，各小領域内で濃度こう配の強度と方向を求め，ヒストグラム化する特徴量である．特徴ベクトルの次元数は，特徴抽出の条件により異なるが，濃淡特徴に比べ大幅に低減できる．実験では，(1)表情変化の画像，(2)光源変化の画像，(3)後日撮影された画像，(4)更に後日撮影された画像の4条件下で撮影された画像を用いて認証処理を行った．その結果，4条件全てにおいて濃度こう配特徴を用いた方が認証成功率は高くなった．全体でのEqual Error Rateは濃淡特徴の22.4％に対し，濃度こう配特徴では11.9％となり，認証性能の向上が認められた．この理由は，顔画像を小領域に分割し，各小領域内で特徴を抽出しているため，画像中の顔の位置ずれを吸収できること，局所的な濃度値の変化量を使用しているため，大域的な光源の変化に対する特徴量の変動が小さいことなどである．