分野：情報・通信研究題名ベクトル量子化を用いた顔画像人物認識陳キュウ工学部情報通信工学科准教授キーワード：ベクトル量子化，顔画像認識概要ベクトル量子化コードブック空間情報処理という新しい情報処理を用いて、簡便かつ高信頼性のベクトル量子化(VQ)ヒストグラム法という斬新な顔認識技術を開発した。背景が除去された顔画像を4×4画素で切り分ける。次に、この入力画像ブロックをあらかじめ登録しておいたコードブックと照合し、最も似ているパターンで置き換える。このときのパターンの使用頻度（ヒストグラム）を特徴量として求め、このヒストグラム情報により人物認識を行う手法である。さらに、パーツ分割処理を加えることにより、位置情報とヒストグラム情報を一緒に取り込み、総合判断することで顔認識率が向上することを明らかにした。現在最も標準的なFERETデータベースで評価した結果、表情、姿勢の変化を含むタスクにおいて、Top1認識率97.4%を達成した。アピールポイントベクトル量子化コードブック空間情報処理アルゴリズムとは、顔画像といったあいまいでかつ無駄の多い(冗長な)個人の特徴を含んだ情報を、ベクトル量子化を施すことにより、個人の特徴をより強調した無駄のない別次元のエッセンス情報、つまりコードブック空間情報に圧縮・変換した後に、認識処理アルゴリズムである。このように、数学的に簡単な原理で高い認識率が得られるのがベクトル量子化コードブック空間情報処理の最大の特徴である。また、従来とは異なる特徴量を用いているため、従来技術と組み合わせて認識率をさらに高めることが可能である。関連論文利用・用途応用分野 p ●セキュリティ：防犯カメラ、入退室管理 ●エンターテイメント：人相占い、類似職業診断 ● Web応用：類似人物検索、肖像権侵害画像検出 ●映像：人物インディキシングなど評価結果(FERET Database) ベクトル量子化による顔画像特徴量の抽出コードブック S min ４X４画素 4 4 S  | (Iiimage  Iicb, j ) | ,j 0.974 i 1 j 1 輝度変化に注目 VQ 輝度輝度抽出 190 185 180 15 10 175 削除 170 165 顔写真頻度特性頻度 20 160 1 2 3 4 輝度分布最小輝度 0.86 5 コード番号 0 1 2 3 4 特徴ベクトルコードブックヒストグラム空間パーツ分割 VQ Size 146x200 VQ 輝度情報をコードブックを用いて量子化し、そのコードブックベクトルの使用頻度分布を特徴量として用いる認識処理（コードブック空間情報処理）関連情報 ●関連論文＝K. Kotani, Q. Chen (*Corresponding author), F. Lee, and T. Ohmi, “Region-Division VQ Histogram Method for Human Face Recognition”, Intelligent Automation and Soft Computing, 12(3), 257-268, 2006. 工学院大学総合研究所研究推進課東京都八王子市中野町2665-1 〒192-0015 TEL:042-628-4940 FAX:042-626-6726 E-Mail:[email protected] URL:http//www.kogakuin.ac.jp