SIFT特
徴 量 を用 いた 顔 認 証 に関 す る一 考 察
稲 葉 俊 輔*1,村 上 仁 己*2,小 池 淳*3
Studies on the Face Authentication Using SIFT Features
Shunsuke INABA *', Hitomi MURAKAMI * 2 Atsushi KOIKE * 3
ABSTRACT : There is ID card as the method of personal authentication. This is not necessarily a surefire way in terms of safety, forgery and loss. This is why, biometric authentication using physical features is gathering attention. Face authentication is a part of it. But there are some problems when face image are hidden by masks and sunglasses. In such case, face would not be necessarily succeeded with conventional authentication methods. SIFT(Scale Invariant Feature Transform) is one of the algorithms that describes features of brightness, orientation and size invariant features. We think SIFT features would be able to solve the problem in face authentication as above conditions. Goal of our study is personally identifiable using face image in that some parts, such as eye or nose, are invisible. The purpose of this paper is to examine the possibility of using SIFT features in face authentication.
Keywords : Face authentication , SIFT(Scale Invariant Feature Transform) features , Matching
(Received September 21,2012) 1.は じ め に 生 体 認 証 に は,指 紋認 証,静 脈 認 証 や 顔 認 証 な どが あ る。 他 の 生 体認 証 技 術 と比 較 す る と顔 認 証 は,非 接 触 で の 認 証 の た め,利 用 者 の 抵 抗 感 が 低 い 利 点 が あ る。 顔 認 証 は ビル の 入 退 室 管 理 な どセ キ ュ リテ ィ シス テ ム へ 広 く 使 わ れ て い る。 顔認 証 の 利 点 の応 用 例 と して,空 港 で テ ロ リス トや 犯 罪 者 を識別 す る事 に も利 用 され て い る例 が あ る。 しか し,ま だ 完 全 に 実 用 の 段 階 に 到 達 した とは 言 えな い 。 な ぜ な ら現 在 の 顔認 証 は マ ス クや サ ン グ ラ スな ど顔 の 一 部 分 が 隠 れ て しま うと誤 っ た 識 別 を 行 う等,必 ず し も十 分 とは い えな い 。 顔認 証 の 研 究 は70年 代 か ら先 駆 的 な 研 究 が 行 わ れ て い た 。1991年,MTのTurkら が 固 有 顔 に よ る論 文 を発 表 した 。 この 論 文 に よ り照 明,姿 勢 の 条 件 を固 定 す れ ば 顔 画 像 の 認 識 は 大 き な 技術 的 な 工 夫 な しに 実 現 で き る事 が 分 か っ た 。 これ を機 に顔 認 証 の研 究 は 活 発 に な っ た 。 現 *1:理 工 学 研 究 科 理 工 学 専 攻 *2:理 工 学 部 情 報 科 学 科 *3:理 工 学 部 情 報 科 学 科(koike@st .seikei.ac.jp) 在 主 に 用 い られ て い る顔 認 証 アル ゴ リズ ム は 主 成分 分析 を 用 い た もの で あ る。 そ れ に は 固 有顔,線 形判 別 分 析, 弾性 パ ンチ グラ フマ ッチ ング,隠 れ マ ル コ フモ デル,ニ ュ ー ロ ン動 機 づ け に よる ダ イ ナ ミ ック 照合 な どが あ る。 主 成分 分析 は 画像 全 体 か ら特 徴 を とる た め 障 害 物 も認 証 の 計算 に い れ て しま う。 こ こで 障 害物 を 除 い た 局所 的 な 特 徴 を 記述 す る アル ゴ リズ ム を採 用す る事 で 上 記 の 問題 の解 決 を考 える。本 論 文 は十 分 に検 討 が な され て い な い, 一 部分 が欠 け て しま っ た顔 画 像 に お い て も識 別 が で き る 顔 認 証 を 目指す 。 Lowe氏 が提 案 したSIFTは,回 転,ス ケ ー ル,照 明 に 不 変 な 局 所特 徴 量 を記 述す るア ル ゴ リズ ム で あ る。 そ の 主 な 用途 は特 定物 体認 識 で あ り,広 く用 い られ て い る。 し か し顔 認 証 に対 す る検 討 は 十 分 に され て い な い[1][2]。 SIFT特 徴 は 障 害 物 の あ る 画 像 に 対 し ロバ ス トな認 証 を 行 う事 か ら,顔 認 識 に お け る,一 部分 が 欠 け た 画像 に対 す る認 証 率 の低 さの課 題 も解 決 で き る もの と考 える。 本 論 文 の 目的 は顔 認 証 に お け るSIFT特 徴 利 用 の 可 能 性 を検 討 す る。 実 験 はSIFT特 徴 を利 用 す る位 置 を手 動 で 設 定 し,独 自に 作成 した顔 デ ー タ ベ ー ス に て マ ッチ ング を 行 う。本 論 文 の 構 成 は以 下 の 通 りで あ る。2章 で はSIFT
成 践 大 学 理 工 学 研 究 報 告 Vol.49No.2(2012.12) ア ル ゴ リズ ム に つ い て 説 明 す る。3章 で は 提 案 手 法 と評 価 方 法 に つ い て 説 明 す る。4章 で は 実 験 結 果 とそ の 考 察 を行 う。5節 で は 本 論 文 の ま とめ と今 後 の 課 題 に つ い て 述 べ る。 2.SIFT SIFTは キ ー一一ポ イ ン トの 検 出,特 徴 記 述 と 大 き く 二 つ の 段 階 に 分 け ら れ る。 2.1キ ー ポ イ ン ト検 出 画 像 に お け る 特 徴 の あ る 点 が 特 徴 点(キ ー ポ イ ン ト)と 呼 ば れ る。SIFTの 一 段 階 目 は 入 力 画 像 に お け るSe-一 ポ イ ン トの 検 出 で あ る。SIFT独 自 の 手 法 を 用 い て 特 徴 点 が 抽 出 さ れ る。 2.1.1ス ケ ー ル と キ ー ポ イ ン トの 候 補 点 検 出 SIFTはDoG(DiffenceofGaussian)を 用 い て キ ー一一ポ イ ン トの 候 補 点 を 検 出 す る 。DoGは ガ ウ ス 関 数 ②,を 用 い た ス ケ ー ル ス ペ ー ス ①,の 差 分 ③ が 与 え ら れ る 。 数 式 で 表 し た も の を 以 下 に,処 理 の 流 れ を 図1に 示 す 。 L(x,y,σ)=G(x,Y,σ)・1(x,y)① G(x,y,・)一 毒 ・xp(一 豊2)② D(x,γ,σ)ニL(x,y,kσ)-L(x,γ,σ)③ 2σ1=σ2 L(x,y,σ): 1(x,y): G(x,y,σ): D(x,γ,σ): k: 入力 画像
平滑 化画像
入 力画像
ガウス関数
DoG画 像
増 加率
粗 陶
L(x,yρ) ＼/差 分 D o G 画 像 D(x,y,σ) 図1④
腔
＼着分/薗、
顯
驚 『 DoG画 像 算 出 の 流 れ 平 滑 化 画 像 の 差 分 の た め,DoGの 値 が 大 き くな る σで は,ス ケ ー ル の 変化 領 域 に エ ッジ 等 の 情報 量 を 多 く含 ん で い る と言 え る。 こ こで 与 え られ たDoG画 像 か ら極 致 が 検 出 され,ス ケ ール とキ ー ポ イ ン トが 決 定 され る。 極 致 検 出 は 図2の よ うに 隣 り合 うDoG画 像 を セ ッ トに行 わ れ る。DoG画 像 の 注 目画 素 と,そ の 周 りの26近 傍 を比 較 し, 極 致 で あ っ た場 合 そ の 画 素 を キ ー ポ イ ン ト候 補 点 と して 検 出 され る。 この よ うな極 致 検 出 は σの 値 の 小 さいDoG 画 像 か ら行 われ る。 ま たSIFTは 図3に あ る よ うに,大 き さが 異 な る画像 に お い て も④ 式 の 特性 を もっ て い る た め 大 き さに 不変 な特 徴 量 が記 述 され る。 DoG画 像 図2DoG画 像 に よ る 極 致 検 出 300*400 2・ ・ Go -20 1020305cale(σ, 極 値o,=10 D O30 GO -20 102030gcale(σ 〕 極 値a、=20 図3SIFTの 特 徴 2.1.2キ ー ポ イ ン トの 削 減 低 コ ン ト ラ ス トや エ ッ ジ 上 の キ ー ポ イ ン トは ノ イ ズ や 開 口 問 題 の 影 響 を 受 け る た め キ ー ポ イ ン ト と し て 不 向 き で あ る 。 そ の た め コ ン ト ラ ス トの 閾 値 処 理 と 主 曲 率 を 用 い て 削 減 が 行 わ れ る 。 そ の 様 子 を 図4に 示 す 。 こ の よ う にSIFTは キ ー一一ポ イ ン ト検 出 を 自 動 で 行 い,座 標 や ス ケ ー一一一 ル 値 な ど各 キ ー ポ イ ン ト情 報 が 得 られ る。 図4キ ー ポ イ ン ト候 補 点 の 削減2.2特 徴 記 述 こ の 段 階 で は2.1節 で 求 ま っ た 各 キ ー一一ポ イ ン トご と の 特 徴 量 が 記 述 さ れ る 。 特 徴 量 と は 入 力 画 像 の 勾 配 情 報 を 元 に し た128次 元 の 特 徴 ベ ク トル と さ れ る 。 ま た 特 徴 量 は 各 キ ー ポ イ ン ト ご と に 不 変 な 代 表 輝 度 方 向(オ リ エ ン テ ー シ ョ ン)に 正 規 化 し特 徴 量 が 記 述 さ れ る。 そ の た め SIFTは 向 き に 不 変 な 特 徴 量 と な る 。 2.2.1オ リエ ン テ ー一一シ ョ ン 算 出 Se-一ポ イ ン トが 検 出 さ れ た 平 滑 化 画 像L(u ,v)か ら勾配 強 度m(u,v)と 勾 配 方 向 を θ(u,v)を以 下 の 式 ⑤,⑥,⑦,⑧ か ら 求 め られ る。 次 に 全 方 向 を36方 向 に 離 散 化 し,そ れ ぞ れ の 方 向 の 勾 配 強 度 に ガ ウ ス 窓 に よ る 重 み 付 け を 行 い 重 み 付 き 勾 配 情 報 ヒ ス トグ ラ ム が 作 成 され る 。ヒ ス トグ ラ ム の ピ ー ク80%以 上 の 勾 配 が オ リエ ン テ ー シ ョ ン と決 定 さ れ る 。 オ リエ ン テ ー一一シ ョ ン算 出 の 流 れ を 図5に 示 す 。 fu(u,v)=L(u+1,v)-L(u-1,v)⑤ fv(u,v)=L(u,v+1)-L(u,v-1)⑥ m(u,v)=fu(u,v)2+fv(U,v)2⑦ θ(x・・)一 ・・n-1111ill募 禽 G(x,y,σ) 10 c3 ・ ノ
⑧
⇒
﹄ O C 1111
1
図5オ リエ ン テ ー シ ョ ン 算 出1
i
1ー
3s 重hPt.きヒストグラム 2.2.2特 徴 量 記 述 各 キ ー ポ イ ン トに お い て,算 出 し た オ リエ ン テ ー シ ョ ン の 向 き に 正 規 化 さ れ,オ リエ ン テ ー シ ョ ン 算 出 と 同 様 の 方 法 で 勾 配 情 報 が 得 ら れ る 。 こ の 領 域 を4x4の ブ ロ ッ ク に 分 割 さ れ,そ れ ぞ れ の ブ ロ ッ ク で8方 向 の 方 向 ヒ ス トグ ラ ム が 作 成 さ れ る。 こ れ が4x4x8=128次 元 の 特 徴 量 記 述 と な る 。 図6に 特 徴 量 記 述 の 流 れ を 示 す 。⇒
3.実 験 方 法 図6特 徴 量 記 述 SIFT特 徴 が 顔 認 証 に お い て使 用 可 能 か検 討 す る た め の 実験 を行 う。 実験 の顔 認 証 は,10人 分 の顔 画 像 を 取 得 し,1人 ず つSIFTマ ッチ ング を行 っ た。 本 章 で は 本 論 文 の 提案 手 法 と評 価 方 法 を 説 明 す る。 3.1提 案 手法 2.1節 に よ る と,SIFTのSe-一 ポイ ン ト検 出 はDoGに 依存 され,キ ー ポ イ ン トが 自動 で検 出 され て い く。 しか し, 研 究 の 目標 は サ ング ラス や マ ス ク の よ うな 一部 分 の 欠 け た もの に対 して も ロバ ス トに認 証 す る顔 認 証 で あ り,こ の ま ま で は 不必 要 な 特徴 量 を マ ッチ ン グに 用 い る事 に な る。 ま た これ で は一 部分 が欠 け た顔 を 対象 と した顔 認 証 に お い て,必 要 な 特 徴 量 を十 分 に獲 得 した と は言 え な い。 そ こで 本来 自動 で あ るキ ー ポ イ ン ト検 出 を,入 力 画像 か ら手動 で選 択す る。そ うす る事 で有 効 な 特 徴 量 を抽 出 し, どの 点 が重 要 で あ る か を検 討 す る。 3.1.1実 装 方 法 実装 には 画像 処 理 ライ ブ ラ リで あ るQpencvを 用 い た。 SIFT特 徴 記 述 の ク ラス に お け るメ ンバ 関 数 の 引 数 にSe-一 ポ イ ン トの座 標,ス ケ ール,オ リエ ン テー シ ョンを手 動 で 入 力す る事 に よって,選 択 した位 置 の 特徴 量 を記 述す る。 この時,実 験 は大 き さ と向 き を揃 えた画 像 で 行 うた め スケ ール とオ リエ ンテ ー シ ョン は決 め 打 ち と した。尚 ス ケー ル 値 は 自動 でや っ た時 の値 を参 考 に して近 い値 を採 用 し,オ リエ ンテ ー シ ョンは デ フ ォル ト値 を採 用 した。 3.1.2基 礎 実 験 キ ー ポ イ ン トを 手 動 で選 択 す るに 当 た り,ど の位 置 が 顔 認 証 に適 して い る か分 か らな い。 そ の た め キ ー ポ イ ン トの位 置 とマ ッチ ン グ精 度 の 関係 性 を 図 る 基礎 実験 を行 う。 こ こで,研 究 で は マ ス ク や サ ング ラス の よ うな オ ク ル ー ジ ョン が あ る画 像 を想 定 して い る。 そ の た め,オ ク ル ー ジ ョン の影 響 を 受 け な い,目,鼻,口,頬 の 四領 域 に て基 礎 実 験 を 行 う。 この結 果 が 図7で あ る。 潤嘘
颪
Y
⊥
' ∼ L L [ し イ-4
息
Y
4
.
ー
よ
コ
T
⊥
↓
図7各 領 域 に お け る基 礎 実 験 結 果 鴫 昌成 跨i大 学 理 工 学 研 究 報 告 Vol.49No.2(2012.12) 結果 か らは,目,鼻,口 の 領 域 に お い て 正 しい マ ッチ ン グを して い るの が 分 か る。 しか し,頬 の 領 域 に お い て は マ ッチ ン グな しの 部 分 や,誤 マ ッチ ン グが 目立 ち,精 度 は 低 い と言 え る。 以 上 の 事 か ら,目 鼻 口の 領 域 が マ ッ チ ン グに適 して い る と判 断 し,実 験 を行 う。 3.1.3グ リ ッ ド作 成 目,鼻,口 の 領 域 で 実 験 を行 うと決 定 した。 しか しそ れ ぞ れ の領 域 に お い て,目 頭 や 目尻 な ど特 徴 点 を 抽 出 す るポ イ ン トは い くつ もあ る。 こ こで 実 験 を定 量 的 に 行 う た め,各 領 域 に お い て グ リッ ドを作 成 した 。 そ れ を図8 に 示 す 。 この グ リッ ド上 に キ ー ポ イ ン トを設 定 し,数 を 増 や して い く実 験 を 行 う事 で 識別 率 が ど う変 化 す るか 検 証 す る。 図8目 鼻 口 に お け る グ リ ッ ド 3.1.4グ リ ッ ド作 成 方 法 グ リ ッ ドは 目 頭 や 目 尻 な ど 抽 出 し や す い 点 を 用 い て 作 成 し た 。 目 鼻 口 そ れ ぞ れ の 作 成 方 法 は 以 下 の と お りで あ る 。 目 の グ リ ッ ドを 図9に,鼻 の グ リ ッ ド を 図10に,口 の グ リ ッ ドを 図llに 示 す 。 (1)目 に お け る グ リ ッ ド 1.目 頭 と 目 尻 にalとa2を 設 置 す る。 2.alとa2ま で 直 線 を ひ く。 こ れ をAと す る 。 3.直 線Aを 四 分 割 す る 点 か ら 直 線Aと 垂 直 に 直 線 を 引 く 。 こ れ を 直 線B,C,Dと す る。 4.直 線B,C,Dと 目の 輪 郭 が 交 わ る ポ イ ン トを そ れ ぞ れ bl,b3,cl,c3,dl,d3と す る 。 5.blとb3,clとc3,dlとd3,そ れ ぞ れ の 中 点 をb2,c2, d2と す る。 (2)鼻 に お け る グ リ ッ ド 1.尾 翼 上 部 の 切 れ 目 にalとa3を と る 2.尾 翼 の 端 部 にblとb3を と る。 3.alとa3,blとb3を 直 線 で 結 ぶ 。 こ れ を 直 線A,Bと す る 。 4.直 線Aに お け るalとa3の 中 点,ま た 直 線Bに お け るbl とb3の 中 点 を そ れ ぞ れa2,b2と す る。 5.a2か らb2に 向 け て 直 線 を 引 く 。これ を 直 線Eと す る 。 6.直 線Eと 鼻 柱 が 交 わ る 点 をc3と す る 。 7.c3に お い て,直 線Bと 平 行 な 直 線 を 引 く。 こ れ を 直 線Cと す る。 8.alか らbl,c3か らb3に 向 け て 直 線 を 引 く 。 こ れ を そ れ ぞ れ 直 線D,Fと す る 。 9.直 線D,Fと 直 線Cが 交 わ る 点 をCl,c5と す る 。 10.clとc3,c3とc5の 中 点 を そ れ ぞ れc2,c4と す る 。 (3)口 に お け る グ リ ッ ド 1.左 右 の 口角 にalとa2を 設 置 す る。 2.人 中 に よ りへ こ ん だ 上 唇 の 上 部2点 を そ れ ぞ れbl, Clと す る 。 3.alとa2を 直 線 で 結 ぶ 。 これ を 直 線Aと す る 。 4.blとClを そ れ ぞ れ 直 線Aと 垂 直 に な る よ うに 直 線 を 引 く。 これ を 直 線B,Cと す る。 5.直 線B,Cと 下 唇 最 下 部 が 交 わ る 点 を そ れ ぞ れb3,c3 と す る 。 6.alか らblへ,a2か らClへ 直 線 を 引 く。 こ れ を 直 線D, Eと す る 。 7.直 線D,Eが 交 わ る 点 をdと す る 。 図9目 グ リ ッ ド 図10鼻 グ リ ッ ド 図11ロ グ リ ッ ド 3.1.5提 案 手 法 の ま とめ 上記 で作 成 した グ リ ッ ドを 用 い て検 証 を行 う。 実 験方 法 は,グ リ ッ ド上 に キ ー ポ イ ン トを設 定 し,数 を増 や し な が ら顔 認 証 を行 っ て い く。 これ は キ ー ポ イ ン ト数 を増 や す事 に よっ て,顔 認 証 に必 要 な 特徴 量 を獲 得 す る た め
で あ る 。 キ ー一一ポ イ ン ト数 は1個 か らll個 ま で 増 加 させ, 10人 分 の 識 別 率 を 検 証 す る 。 顔 認 証 の 方 法 は,取 得 し た 10人 分 の 顔 写 真 をSIFTマ ッ チ ン グ を 用 い て 一 人 ず つ 比 較 し て い く 。そ の 様 子 を 図12に 示 す 。実 験 に 用 い る 顔 画 像 は 研 究 室 の メ ン バ ー-10名 に 協 力 し て も ら い 取 得 し た 。 一 人 当 た り二 枚 を セ ッ トに し,当 日 と 後 日,撮 影 を 分 け て 行 っ た 。 撮 影 条 件 は 顔 の 大 き さ と 向 き を 揃 え た 。 ま た 顔 認 証 が 用 い る 事 が 想 定 され る 防 犯 カ メ ラ の 解 像 度 は 年 々 高 く な っ て い る 事 か ら,解 像 度 は960x640と し た 。
鳥
図12顔 認 証 の 方 法 ●A● ) 10 人 3.2評 価 方 法 SIFTマ ッチ ン グ に お い て正 し い 対 応 点 の 割 合 が 一 番 高 い もの を本 人 と識 別 す る。そ の様 子 を 図13に 示 す 。こ れ を 目視 に て行 う。 キ ー ポ イ ン ト数 を増 や す 実 験 で,10 人 中 何 人 が 識別 で きた か を 割 合 で 示 す 。この結 果 を元 に, SIFT特 徴 が顔 認 証 にお い て も使 用 可 能 か評 価 す る。 孟 。. ・一一 一=一竺一`■ 一一一 一 三AIS61AU;
A氏 一一 一 一一 A」馬 ﹂ 畳蟹 累 戸'魚罵
B氏 」氏 図13目 の 領 域 に お け るSIFTマ ッ チ ン グ 4.実 験 4.1実 験 結 果 実 験 を行 い デ ー タを 取 得 した 。そ の結 果 を表1に 示 す 。 表 は 特 徴 点 を 設 置 した キ ー ポ イ ン ト数 に お け る割 合 を 示 し て お り,こ の 割 合 は10人 中 何 人 を 識 別 し た か を 表 し て い る。 こ の 表 か ら,各 領 域 に お い て キ ー ポ イ ン ト数 が そ れ ぞ れ4,5,6個 か ら識 別 率 が 上 が っ て い る 事 が 分 か る。 キ ー ポ イ ン ト数 目 鼻 口 1個 0% 0% 0% 2個 0% 0% 0% 3個 0% 0% 20% 4個 0% 0% 20% 5個 10% 0% 70% 6個 20% 10% 90% 7個 20% 60% 100% 8個 50% 30% 100% 9個 50% 80% 10個 70% 80% ll個 80% 100% 表1実 験 結 果 4.2考 察 目鼻 口,各 領 域 に お け る考 察 を 行 う。 各 領 域 の結 果 を グ ラフ に ま とめ た もの を 図14,15,16に 示 す。 これ らは キ ー ポ イ ン ト数 の 変化 に た いす る識 別 率 の割 合 で あ る。 (1)目 目 の 領 域 に お け る結 果 を グ ラ フ に ま とめ た もの を 図 14に 示 す。 これ を 見 る とキ ー一一ポ イ ン トの 数 を 増 や す ご と に識 別 率 が 上 が っ て い る 事 が 分 か る。 ま た他 の領 域 に 比 べ 識 別 率 が100%に 達 して い な い 事 も分 か る。 これ は 目 の グ リ ッ ドが他 と比 べ,開 口問題 の影 響 を 受 け やす か っ た か ら と考 察す る。 そ の た め,誤 マ ッチ ン グが 増 え識 別 率 が劣 っ た もの と考 える。 (2)鼻 鼻 の領 域 に お い て も同様 に,キ ー ポ イ ン ト数 を増 やす ご とに識 別 率 が 上 が っ て い る 事 が 分 か る。 この 結果 を 図 15に 示 す。 キ ー ポ イ ン ト数8個 の 時 に お い て,識 別 率 が 下 が っ て い る。これ は手 動 で キー ポ イ ン トを取 得 す る際, 実 験 を 手動 で行 っ た た め,意 図 した位 置 と大 幅 にず れ て しま っ た事 が原 因 と考 え られ る。 取得 す べ き特 徴 量 が 異 な っ た もの とな り,マ ッチ ン グ に も影 響 が 出 た と考 え る。 (3)口 口の 領 域 に お い て も 同様 の 事 が分 か る。 結 果 を 図16 に 示す 。 この結 果 か ら,他 の領 域 と比 べ少 な い キ ー ポ イ ン ト数 か ら識 別 率 が 向 上 して い る。 これ は 口の領 域 に お け るSIFT特 徴 量 は,目 鼻 に 比 べ顔 認 証 に適 して い る とい う事 が 分 か る。成 践 大 学 理 工 学 研 究 報 告 Vol.49No.2(2012.12) 4.3ま とめ どの 領 域 に お い て もキ ー ポ イ ン ト数 を 増 や す ご とに 識 別 率 が 上 が っ て い る。 実 験 を して い て 二 つ の 傾 向 が あ る と分 か っ た 。 一 つ 目は,本 人 同 士 で の マ ッチ ン グで は1E しい 対 応 点 が 多 い傾 向 が あ る事。 二 つ 目は,本 人 以 外 の マ ッチ ン グで は 比 較 す るキ ー ポ イ ン ト数 が 多 い ほ ど誤 っ た 対応 点 が 増 え る傾 向 が あ る事 。 以 上 の 傾 向 が 実 験 結 果 に 影 響 した もの と考 え られ る。 この結 果 よ り,SIFT特 徴 は 本 人 と他 人 を識別 す る事 が で き,顔 認 証 に 有 効 で あ る 事 を 示 して い る。 図14目 に お け る識 別 率 の 変 化 図15鼻 に お け る識 別 率 の 変 化 お わ りに 図16ロ に お け る識 別 率 の 変 化 本 論 文 で は,SIFT特 徴 を用 い た顔 認 証 にお いて,手 動 で キ ー ポ イ ン トの位 置 を選 び,顔 認 証 に 有 効 な 特 徴 量 を 得 る手 法 を提 案 した 。 そ の 結 果,従 来 研 究 が な され て い な か っ た,顔 認 証 に お け るSIFT特 徴 量 の利 用 が 可 能 で あ る 事 を 示 した 。 しか し 目の領 域 に お い て は100%の 識 別 率 に達 して い な い。 さ らに 改 良す るた め,開 口問題 に よ る誤 マ ッチ ング を減 らす 事 が 重 要 で あ る。 そ の た め に は 開 口問題 の影 響 を受 け に くい グ リ ッ ドを適 用す る必 要 が あ る。 ま た 鼻 の領 域 に お い て は,手 動 で 実 験 を行 っ た事 が原 因 で外 れ値 が 出 て しま っ て い る。 そ の た め に は 現在 手 動 で あ る キ ー ポ イ ン ト設 定 を 自動化 す る 事 に よ り,顔 認 証 シ ス テ ム を構 築 す る 事 が 必 要 で あ る。 今 後 の課 題 と して,上 記 の 改 善 点 を含 め た顔 認 証 ア ル ゴ リズ ム を 完成 す る事 が挙 げ られ る。
