JP2015185042A - 情報処理装置、認証装置およびそれらの方法 - Google Patents
情報処理装置、認証装置およびそれらの方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015185042A JP2015185042A JP2014062728A JP2014062728A JP2015185042A JP 2015185042 A JP2015185042 A JP 2015185042A JP 2014062728 A JP2014062728 A JP 2014062728A JP 2014062728 A JP2014062728 A JP 2014062728A JP 2015185042 A JP2015185042 A JP 2015185042A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- information processing
- input
- unit
- feature
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
tn(x, y) = i(x+xn, y+yn) - i(x, y);
if (tn(x, y) ≧ 0)
s(tn(x, y)) = ‘1’;
else
s(tn(x, y)) = ‘0’;
LBP(x, y) = Σn=0 7{s(tn(x, y))・2n}; …(1)
ここで、i(x, y)は注目画素の画素値、
i(x+xn, y+yn)はn番目の参照画素の画素値、
xn={-1, 0, 1}、yn={-1, 0, 1}、xn 2+yn 2≠0。
図2のブロック図により実施例1における信号処理部の構成例を説明する。
rn(x, y) = i(x+xn, y+yn) - i(x, y) …(2)
ここで、rn(x, y)はn番目の参照画素に対応する局所演算処理結果の画素値、
i(x, y)は注目画素の画素値、
i(x+xn, y+yn)はn番目の参照画素の画素値、
(xn, yn)はn番目の参照画素の注目画素に対する相対位置。
if (rn(x, y) ≧ 0)
bn(x, y) = ‘1’;
else
bn(x, y) = ‘0’; …(3)
ここで、bn(x, y)はn番目の参照画素に対応する二値化処理結果の画素値。
v(x, y) = Σn=0 N-1{bn(x, y)・wn} …(4)
ここで、v(x, y)は特徴データ104の画素値、
wnはn番目の参照画素に対応する二値処理結果の重み係数、
Nは二値化処理結果の数。
学習部109は、図2に示す信号処理部の出力である特徴データ104がパターン識別対象に有効な特徴量を示すように重み係数群w0-w2を学習により決定する。
E(w) = ‖v1(w) - v2(w)‖1 …(5)
ここで、E(w)は特徴データ間のL1ノルム、
wは重み係数群、
vm(w)は入力画像mから生成した特徴データ、
mは画像ペアにおけるインデックス。
L(w) = (1 - Y)2/Q・E(w)2 + Y・2Q・exp{-2.77E(w)/Q} …(6)
ここで、Yはラベル405(値0は人物IDが同じ、値1は人物IDが異なる)、
QはL1ノルムE(w)の上限値(設定値)。
w'i = wi - ρ・∂L(w)/∂wi …(7)
ここで、wiは更新前のi番目の要素、
w'iは更新後のi番目の要素、
ρは更新係数。
∂L(w)/∂wi = ∂L(w)/∂E(w)・∂E(w)/∂wi …(8)
∂E(w)/∂wi = Σj{∂L(w)/∂vj・∂vj/∂wi} …(9)
ここで、vjは特徴データv(w)のj番目の要素。
図6のブロック図により実施例の情報処理装置の構成例を示す。
図7のフローチャートにより実施例の顔認証処理を説明する。なお、図7に示す処理はCPU503によって実行される。
図9のフローチャートにより学習処理(S604)を説明する。
図10のフローチャートにより識別処理(S605)を説明する。
前述したように、登録データは、例えば、登録された顔画像の画像データの射影ベクトル(登録ベクトル)と、当該顔画像の人物IDとを有するデータである。好ましくは、名前やニックネームなどの文字列データが人物IDに関連付けられて登録されている。
上記では、二次元の画像データに対して、上述した信号処理を適用する例を示したが、三次元以上のデータに対して、あるいは、音声信号などの一次元のデータに対しても本発明を適用することができる。つまり、様々な次元の入力データにおける処理対象領域内の注目データの近傍の複数データを用いて演算処理を行い、上述した信号処理を適用すればよい。
if (|t| ≧ Th)
p(t) = ‘1’;
else
p(t) = ‘0’; …(10)
ここで、tは局所演算結果、
Thは所定の閾値。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記録媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ(又はCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
Claims (22)
- 入力データにおける処理対象領域内の注目データの近傍の複数データをそれぞれ用いて演算処理を行う演算手段と、
前記複数データそれぞれに対応する演算処理結果を二値化処理する二値化手段と、
変換パラメータを用いて、前記複数データそれぞれに対応する二値化処理結果から前記注目データに対する特徴データを生成する生成処理を行う生成手段と、
同じクラスの入力データから生成される特徴データの間の距離を小さくし、異なるクラスの入力データから生成される特徴データの間の距離を大きくするように、前記変換パラメータを学習する学習手段とを有する情報処理装置。 - 前記演算手段は、前記注目データと、前記注目データに対して所定の位置関係にある前記複数データそれぞれとの間の差分を計算する請求項1に記載された情報処理装置。
- 前記演算手段は、前記注目データに対して所定の位置関係にある前記複数データそれぞれの間の差分を計算する請求項1に記載された情報処理装置。
- 前記演算手段は、二分木の各ノードにおいて、前記注目データと、前記注目データに対して所定の位置関係にある前記複数データの一つとの間の差分を計算し、
前記二値化手段は、前記二分木の各ノードにおいて、前記差分に基づき分岐先の判定を前記二値化処理として行う請求項1に記載された情報処理装置。 - 前記二値化手段は、ステップ関数を用いて前記二値化処理を実行する請求項1から請求項4の何れか一項に記載された情報処理装置。
- 前記二値化手段は、パルス関数を用いて前記二値化処理を実行する請求項1から請求項4の何れか一項に記載された情報処理装置。
- 前記生成手段は、前記生成処理として、前記二値化処理結果と前記変換パラメータとの乗算、それら乗算結果の加算を行う請求項1から請求項6の何れか一項に記載された情報処理装置。
- 前記処理対象領域は複数あり、前記生成手段は、前記複数の処理対象領域に同じ変換パラメータまたは異なる変換パラメータを適用する請求項1から請求項6の何れか一項に記載された情報処理装置。
- 前記生成手段は、前記複数の処理対象領域のうち、特性が類似する領域に前記同じ変換パラメータを適用する請求項8に記載された情報処理装置。
- 前記変換パラメータは、前記複数データそれぞれに対応する重み係数である請求項1から請求項9の何れか一項に記載された情報処理装置。
- 前記学習手段は、
複数のデータから第一のデータおよび前記第一のデータと異なる第二のデータをランダムに選択し、前記第一のデータのクラスと前記第二のデータのクラスの関係を示すラベル情報を生成する選択手段と、
前記演算処理、前記二値化処理および前記生成処理により、前記第一のデータから第一の特徴データを生成し、前記第二のデータから第二の特徴データを生成する手段と、
前記第一の特徴データと前記第二の特徴データの間の距離を計算する距離計算手段と、
前記距離および前記ラベル情報に基づき損失を計算する損失計算手段と、
前記損失に基づき前記変換パラメータを更新する更新手段とを有する請求項1から請求項10の何れか一項に記載された情報処理装置。 - 前記選択手段は、前記第一および第二のデータの識別情報が同じ場合は同じクラスを示す前記ラベル情報を生成し、前記第一および第二のデータの識別情報が異なる場合は異なるクラスを示す前記ラベル情報を生成する請求項11に記載された情報処理装置。
- 前記距離計算手段は、前記第一の特徴データの各要素を並べた一次元のベクトルと、前記第二の特徴データの各要素を並べた一次元のベクトルの間のノルムを前記距離として計算する請求項11または請求項12に記載された情報処理装置。
- 前記損失計算手段は、前記ラベル情報が同じクラスを示す場合は前記距離と比例関係を示す損失を算出し、前記ラベル情報が異なるクラスを示す場合は前記距離と反比例関係を示す損失を算出する請求項11から請求項13の何れか一項に記載された情報処理装置。
- 前記更新手段は、前記損失と勾配降下法を用いて前記変換パラメータを更新する請求項11から請求項14の何れか一項に記載された情報処理装置。
- 演算手段、二値化手段、生成手段、学習手段を有する情報処理装置の情報処理方法であって、
前記演算手段が、入力データにおける処理対象領域内の注目データの近傍の複数データをそれぞれ用いて演算処理を行い、
前記二値化手段が、前記複数データそれぞれに対応する演算処理結果を二値化処理し、
前記生成手段が、変換パラメータを用いて、前記複数データそれぞれに対応する二値化処理結果から前記注目データに対する特徴データを生成し、
前記学習手段が、同じクラスの入力データから生成される特徴データの間の距離を小さくし、異なるクラスの入力データから生成される特徴データの間の距離を大きくするように、前記変換パラメータを学習する情報処理方法。 - 請求項1から請求項15の何れか一項に記載された情報処理装置を用いて顔認証処理を行う認証装置。
- 前記認証装置は、識別情報に関連付けられた顔画像の画像データおよび照合用データを格納する格納手段、ユーザ指示および画像データを入力する入力手段、並びに、認証手段を有し、前記認証手段は、
学習モードを示すユーザ指示が入力されると、前記情報処理装置を用いて前記格納手段に格納された画像データに基づく前記変換パラメータの更新を実行し、
登録モードを示すユーザ指示が入力されると、入力される画像データに含まれる顔画像を抽出し、前記情報処理装置を用いて前記顔画像の画像データから特徴データを抽出し、前記特徴データの次元を削減した照合用データと前記顔画像の画像データを識別情報に関連付けて前記格納手段に登録し、
識別モードを示すユーザ指示が入力されると、入力される画像データに含まれる顔画像を抽出し、前記情報処理装置を用いて前記顔画像の画像データから特徴データを抽出し、前記特徴データの次元を削減したデータと前記格納手段に格納された照合用データを用いて前記顔認証処理を行う請求項17に記載された認証装置。 - 識別情報に関連付けられた顔画像の画像データおよび照合用データを格納する格納手段、ユーザ指示および画像データを入力する入力手段、並びに、認証手段を有し、請求項1から請求項15の何れか一項に記載された情報処理装置を用いて顔認証処理を行う認証装置の認証処理方法であって、前記認証手段が、
学習モードを示すユーザ指示が入力されると、前記情報処理装置を用いて前記格納手段に格納された画像データに基づく前記変換パラメータの更新を実行し、
登録モードを示すユーザ指示が入力されると、入力される画像データに含まれる顔画像を抽出し、前記情報処理装置を用いて前記顔画像の画像データから特徴データを抽出し、前記特徴データの次元を削減した照合用データと前記顔画像の画像データを識別情報に関連付けて前記格納手段に登録し、
識別モードを示すユーザ指示が入力されると、入力される画像データに含まれる顔画像を抽出し、前記情報処理装置を用いて前記顔画像の画像データから特徴データを抽出し、前記特徴データの次元を削減したデータと前記格納手段に格納された照合用データを用いて前記顔認証処理を行う認証処理方法。 - コンピュータを請求項1から請求項15の何れか一項に記載された情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
- コンピュータを請求項17または請求項18に記載された認証装置の各手段として機能させるためのプログラム。
- 請求項20または請求項21に記載されたプログラムが記録されたコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014062728A JP6312485B2 (ja) | 2014-03-25 | 2014-03-25 | 情報処理装置、認証装置およびそれらの方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014062728A JP6312485B2 (ja) | 2014-03-25 | 2014-03-25 | 情報処理装置、認証装置およびそれらの方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015185042A true JP2015185042A (ja) | 2015-10-22 |
JP6312485B2 JP6312485B2 (ja) | 2018-04-18 |
Family
ID=54351462
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014062728A Active JP6312485B2 (ja) | 2014-03-25 | 2014-03-25 | 情報処理装置、認証装置およびそれらの方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6312485B2 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020057275A (ja) * | 2018-10-03 | 2020-04-09 | 株式会社日立製作所 | 生体認証システム、生体認証方法およびプログラム |
JP2022520120A (ja) * | 2019-08-12 | 2022-03-28 | 深▲セン▼市商▲湯▼科技有限公司 | 顔画像認識方法及び装置、電気機器並びに記憶媒体 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009086926A (ja) * | 2007-09-28 | 2009-04-23 | Kddi Corp | 画像認識方法および装置 |
JP2009211179A (ja) * | 2008-02-29 | 2009-09-17 | Canon Inc | 画像処理方法、パターン検出方法、パターン認識方法及び画像処理装置 |
US20120213422A1 (en) * | 2009-10-09 | 2012-08-23 | Visidon Oy | Face recognition in digital images |
-
2014
- 2014-03-25 JP JP2014062728A patent/JP6312485B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009086926A (ja) * | 2007-09-28 | 2009-04-23 | Kddi Corp | 画像認識方法および装置 |
JP2009211179A (ja) * | 2008-02-29 | 2009-09-17 | Canon Inc | 画像処理方法、パターン検出方法、パターン認識方法及び画像処理装置 |
US20120213422A1 (en) * | 2009-10-09 | 2012-08-23 | Visidon Oy | Face recognition in digital images |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
佐用 敦、外2名: ""***変化を利用した個人認証システムにおける識別器生成手法に関する検討"", 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 110, no. 217, JPN6018005454, 28 September 2010 (2010-09-28), JP, pages 7 - 12, ISSN: 0003741170 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020057275A (ja) * | 2018-10-03 | 2020-04-09 | 株式会社日立製作所 | 生体認証システム、生体認証方法およびプログラム |
JP7269711B2 (ja) | 2018-10-03 | 2023-05-09 | 株式会社日立製作所 | 生体認証システム、生体認証方法およびプログラム |
JP2022520120A (ja) * | 2019-08-12 | 2022-03-28 | 深▲セン▼市商▲湯▼科技有限公司 | 顔画像認識方法及び装置、電気機器並びに記憶媒体 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6312485B2 (ja) | 2018-04-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11615559B2 (en) | Methods and systems for human imperceptible computerized color transfer | |
Arietta et al. | City forensics: Using visual elements to predict non-visual city attributes | |
WO2021036059A1 (zh) | 图像转换模型训练方法、异质人脸识别方法、装置及设备 | |
CN106096542B (zh) | 基于距离预测信息的图像视频场景识别方法 | |
JP6137916B2 (ja) | 信号処理装置、信号処理方法、及び、信号処理システム | |
US8861873B2 (en) | Image clustering a personal clothing model | |
CN105354248A (zh) | 基于灰度的分布式图像底层特征识别方法及*** | |
JP2011013732A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム | |
CN110795925B (zh) | 基于人工智能的图文排版方法、图文排版装置及电子设备 | |
JP6292911B2 (ja) | 画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理装置 | |
CN104915673A (zh) | 一种基于视觉词袋模型的目标分类方法和*** | |
US20140056509A1 (en) | Signal processing method, signal processing apparatus, and storage medium | |
KR102084782B1 (ko) | 적대적 생성 신경망 알고리즘을 기반으로 한 의인화 캐릭터 생성 방법 | |
CN107730568B (zh) | 基于权重学习的着色方法和装置 | |
CN111553838A (zh) | 模型参数的更新方法、装置、设备及存储介质 | |
JP6312485B2 (ja) | 情報処理装置、認証装置およびそれらの方法 | |
CN115967823A (zh) | 视频封面生成方法、装置、电子设备及可读介质 | |
CN111738186B (zh) | 目标定位方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
JP6202938B2 (ja) | 画像認識装置および画像認識方法 | |
JPH1185988A (ja) | 顔画像認識システム | |
CN109598262A (zh) | 一种儿童人脸表情识别方法 | |
CN112884074B (zh) | 基于决策树的图像设计方法、设备、存储介质及装置 | |
JP2001195579A (ja) | 画像評価装置 | |
US11749021B2 (en) | Retrieval device, control method, and non-transitory storage medium | |
RU2490710C1 (ru) | Способ распознавания изображений лиц и система для его осуществления |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170327 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180208 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180219 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180320 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6312485 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |