(57)【要約】  画像の時系列から顔画像を分類するシステム及び方法であって、前記方法は、顔画像を認識するように分類装置を訓練するステップであって、前記分類装置が完全な顔画像に関連する入力データを用いて訓練されるステップと、前記画像の時系列の複数のプローブ画像を得るステップと、前記プローブ画像の各々を互いに対して整合するステップと、より高解像度画像を形成するために前記画像を結合するステップと、前記より高解像度の画像を前記訓練された分類装置により実行される分類方法に従って分類するステップとを有する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の時系列から顔画像を分類する方法であって、
ａ）顔画像を認識するように分類装置を訓練するステップであって、前記分類装置が完全な顔画像に関連する入力データを用いて訓練される当該訓練するステップと、
ｂ）前記画像の時系列の複数のプローブ画像を得るステップと、
ｃ）前記プローブ画像の各々を互いに対して整合するステップと、
ｄ）より高解像度の画像を形成するために前記画像を結合するステップと、
ｅ）前記より高解像度の画像を前記訓練された分類装置により実行される分類方法に従って分類するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
各顔が、各プローブ画像において別々の方向に向いている、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記プローブ画像が、整合されるように互いに対してわずかに歪まされる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ステップｂ）が、顔検出アルゴリズムの出力からのテスト系列から連続した顔画像を自動的に抽出するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記整合するステップｃ）が、各プローブ画像を配向し、前記顔の正面図に前記各画像を歪ませるステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記画像を歪ませるステップが、
−前記検出された部分図の頭部姿勢を発見するステップと、
−汎用頭部モデルを規定し、所定の顔画像と同じ向きを持つように前記汎用頭部モデル（ＧＨＭ）を回転するステップと、
−前記ＧＨＭの１つ以上の特徴が前記所定の顔画像と一致するように前記ＧＨＭを平行移動及びスケーリングするステップと、
−前記顔の正面図を得るために前記画像を再作成するステップと、
を有する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記ステップａ）及びｅ）が、動径基底関数ネットワークを実施するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記訓練するステップａ）が、
（ａ）動径基底関数ネットワークを初期化するステップであって、
−基底関数の数Fを選択することにより前記ネットワークの構成を固定するステップであって、各基底関数Iが、ガウス型非線形性の出力を持つステップと、
−Ｋ平均クラスタ化アルゴリズムを使用して前記基底関数の平均μIを決定するステップであって、ここでI=1,...,Fであるステップと、
−前記基底関数の分散σI2を決定するステップと、
−経験的な探索により前記基底関数の前記分散に対して、大域的な比例定数Hを決定するステップと、
を有する当該初期化するステップと、
（ｂ）前記訓練を進行するステップであって、
−訓練パターンX(p)及びクラスラベルC(p)を前記分類方法に入力するステップであって、ここで、パターンインデックスがp=1,...,Nであるステップと、
−前記パターンX(p)の結果として生じる、前記基底関数のノードの出力yI(p)、Fを計算するステップと、
−前記基底関数の前記出力のF×F相関行列Rを計算するステップと、
−F×M出力行列Bを計算するステップであって、ここでdjは所望の出力であり、Mは出力クラスの数であり、j=1,...,Mであるステップと、
を有する当該進行するステップと、
（ｃ）重みを決定するステップであって、
−R-1を得るために前記F×F相関行列Rの逆行列を求めるステップと、
−前記ネットワークにおいて前記重みについて解くステップと、
を有する当該決定するステップと、
を有する、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記分類するステップｅ）が、
−前記時系列から未知のより高解像度の画像を前記分類方法に与えるステップと、
−各より高解像度の画像を分類するステップであって、
*
F個全ての基底関数に対して前記基底関数の前記出力を計算するステップと、
* 出力ノード活性度を計算するステップと、
* 最大値を持つ出力zjを選択し、前記より高解像度の画像をクラスjとして分類するステップと、
により各より高解像度の画像を分類する当該ステップと、
を有する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記分類するステップｅ）が、前記未知のより高解像度の画像オブジェクトが対応するクラスを識別するクラスラベルと、未知のパターンが２つ以上の特徴の各々に対して前記クラスに属する確率を示す確率値とを出力するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
画像の時系列から顔画像を分類する装置であって、
ａ）完全な顔画像に関連する入力データから顔画像を認識するために訓練される分類装置と、
ｂ）前記画像の時系列の複数のプローブ画像を得る機構と、
ｃ）前記プローブ画像の各々を互いに対して整合し、前記訓練された分類装置により実行される分類方法に従って分類される、より高解像度の画像を形成するために前記画像を結合する機構と、
を有する装置。
【請求項１２】
機械により読み取り可能なプログラム記憶装置であり、画像の時系列から顔画像を分類する方法ステップを実行するように前記機械により実行されることができる命令のプログラムを有体として形体を与えるプログラム記憶装置であって、前記方法が、
ａ）顔画像を認識するために分類装置を訓練するステップであって、前記分類装置が完全な顔画像に関連する入力データを用いて訓練される当該訓練するステップと、
ｂ）前記画像の時系列の複数のプローブ画像を得るステップと、
ｃ）前記プローブ画像の各々を互いに対して整合するステップと、
ｄ）より高解像度の画像を形成するために前記画像を結合するステップと、
ｅ）前記訓練された分類装置により実行される分類方法に従って前記より高解像度の画像を分類するステップと、
を有する、プログラム記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顔認識システムに関し、特に、認識のロバスト性を向上するために顔画像の時系列を使用して顔認識を実行するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
顔認識は、人間とコンピュータとの相互作用において重要な研究分野であり、顔を認識するための多くのアルゴリズム及び分類装置が、提案されている。典型的には、顔認識システムは、前記分類装置の訓練中に対象の顔の複数のインスタンスから得られる完全な顔テンプレートを記憶し、個人を認識するために、単一プローブ（テスト）画像を前記記憶されたテンプレートに対して比較する。
【０００３】
図１は、例えば、入力ノードの層12と、動径基底関数を有する隠された層14と、分類を提供する出力層18とを持つ動径基底関数（ＲＢＦ）ネットワークを有する従来の分類装置10を図示する。ＲＢＦ分類装置の記述は、２００１年２月２７日に出願されたClassification of objects through model ensemblesと題された、自身の同時係属中の米国特許出願シリアル番号09/794,443から入手されることができ、前記出願の全体的な内容及び開示は、ここに完全に記載されているかのように参照により開示に含まれる。
【０００４】
図１に示されるように、単一プローブ（テスト）画像25は、入力ベクトル26を含み、入力ベクトル26は、前記画像のピクセル値を表すデータを有し、単一プローブ画像25は、顔認識のために前記記憶されたテンプレートに対して比較される。単一顔画像からの顔認識は、特に前記顔画像が完全に正面でない場合には、難しい問題であることが、よく知られている。典型的には、個人のビデオクリップが、このような顔認識タスクのために利用されることができる。ただ１つの顔画像又はこれらの顔画像の各々を個別に自身により使用することにより、多くの時間的な情報が捨てられる。
【０００５】
認識のロバスト性を向上させるためにビデオシーケンスから個人の幾つかの連続した顔画像を使用する顔認識システム及び方法を提供することは、大いに望ましいだろう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従って、本発明の目的は、認識のロバスト性を向上させるためにビデオシーケンスから個人の幾つかの連続した顔画像を使用する顔認識システム及び方法を提供することである。
【０００７】
本発明の更に他の目的は、より良い認識率をもたらすために顔認識システムにより使用され得る単一のより高解像度画像を与えるように複数のプローブ（テスト）画像が結合されることを可能にする顔認識システム及び方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の原理によると、画像の時系列から顔画像を分類するシステム及び方法が設けられ、前記方法は、
【０００９】
ａ）顔画像を認識するために分類装置を訓練するステップであって、前記分類装置が、完全な顔画像と関連付けられた入力データを用いて訓練されるステップと、
ｂ）前記画像の時系列の複数のプローブ画像を得るステップと、
ｃ）前記プローブ画像の各々を互いに対して整合するステップと、
ｄ）より高解像度の画像を形成するために前記画像を結合するステップと、
ｅ）前記訓練された分類装置により実行される分類方法によって、より高解像度の画像を分類するステップと、
を有する。
【００１０】
有利に、本発明のシステム及び方法は、認識用の顔のより良い単一のビューを作るために顔画像の幾つかの部分的なビューの結合を可能にする。前記顔認識の成功率は前記画像の解像度に関するので、前記解像度が高ければ、前記成功率は高くなる。従って、前記分類装置は、前記高解像度画像を用いて訓練される。もし単一の低解像度画像が受信されると、認識部は、依然として機能するであろうが、しかしもし時系列が受信されれば、高解像度画像が作られ、前記分類装置は、更に良く機能するだろう。
【００１１】
ここに開示される本発明の詳細は、下に列挙された図を利用して、下に記述されるだろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図２は、同時に使用される一連の画像から同じ個人の複数のプローブ画像40を使用可能にする本発明の提案された分類装置10を図示する。記述のために、ＲＢＦネットワーク10’が使用されることができるが、しかしながら、如何なる分類方法／装置が実施されてもよい。
【００１３】
同時に幾つかのプローブ画像を使用する利点は、単一のより高画質及び／又はより高解像度のプローブ画像の作成を可能にし、この場合、前記単一のより高画質及び／又はより高解像度のプローブ画像が、より良い認識率を生じるために顔認識システムにより使用されることができることである。第一に、内容及び開示がここに完全に記載されたかのように参照により開示に含まれる、Face recognition through warpingと題された、自身の同時係属中の米国特許出願シリアル番号09/966406[代理人整理番号 702053、代理人整理番号14901]に記述された発明の原理によると、前記プローブ画像は、互いに対してわずかに歪まされ（warped）、これにより整合される。即ち、各プローブ画像の向きが、計算され、前記顔の正面図に歪まされる。
【００１４】
特に、自身の同時係属中の米国特許出願シリアル番号09/966406[代理人整理番号702053、代理人整理番号14901]に記載されるように、任意の顔姿勢（９０度まで）から顔認識を実行するアルゴリズムは、既知であり、既に当業者に利用可能であってもよい幾つかの技術、即ち１）顔検出技術と、２）顔姿勢推定技術と、３）汎用頭部モデルが、汎用頭部を作成するために使用される（３次元における）制御点のセットを有するコンピュータグラフィックにより使用される汎用３次元頭部モデリングであって、これらの点を変えることにより、如何なる頭部にも対応するであろう形状が、プリセットされた精度で作成されることができ、即ち、前記点の数が多いほど、前記精度が良くなる汎用３次元頭部モデリングと、４）視点モーフィング技術であって、これによりシーンの画像及び３次元構造が与えられ、前記シーンの任意の位置において同じカメラから得られる画像に対応するであろう正確な画像が作成されることができ、幾つかの視点モーフィング技術は、正確な画像を必要としないが、前記シーンのおおよその３次元構造を必要とし、依然としてSIGGRAPH96、42-54ページの”The lumigraph”と題されたS.J. Gortler, R. Grzeszczuk, R. Szelisky及びM.F. Cohenの参考文献に記述されるような非常に良い結果が提供される、視点モーフィング技術と、５）内容及び開示がここに完全に記載されたかのように参照により開示に含まれる、自身の同時係属中の米国特許出願番号09/966436及び09/966408[代理人整理番号702052、代理人整理番号14900及び代理人整理番号702054、代理人整理番号14902]に記述されるような、部分的な顔からの顔認識とを基にする。
【００１５】
一度このアルゴリズムが実行されると、如何なるピクセル位置においても前記プローブ画像の数と同数のピクセルが得られる。これらの画像は、この場合、図３に示され、図３に対応して記述されるような、より高解像度の画像に結合されることができ、前記より高解像度の画像は、認識スコアを増加するのを助けることができる。他の利点は、これらの部分的なビュー、即ち、前記プローブ画像におけるビューの幾つかの結合が、認識のために前記顔のより良いビューを提供することである。好ましくは、図２に示されるように、複数の画像40を有する１つ以上の顔は、各プローブ画像において別々な向きに向いているが、各プローブ画像において完全に見ることができるわけではない。もし前記プローブ画像のただ１つ（例えば、正面図を持たない画像）が、代わりに使用されるならば、現在の顔認識システムは、完全な正面位置から最大でも±１５°である顔画像を必要とするので、この単一の非正面顔画像から個人を認識することは可能であり得ない。
【００１６】
特に、本発明によると、前記複数のプローブ画像は、単一のより高解像度の画像に一緒に結合される。第一に、これらの画像は、自身の同時係属中の米国特許出願シリアル番号09/966406[代理人整理番号702053、代理人整理番号14901]の教えるところによると、適用された歪ませる方法からの対応に基づいて互いに整合され、一度これが実行されると、最大のピクセル点(i, j)において、前記プローブ画像の数と同数の利用することができるピクセルがある。整合後、全ての前記プローブ画像が、前記プローブ画像を歪ませた後に役立つわけではないような幾つかの場所があってもよい。前記解像度は、各場所に利用することができる多数のピクセル値があると、単純に増加される。前記顔認識の前記成功率は、前記画像の前記解像度に関係するので、前記解像度が高いほど、前記成功率は高くなる。従って、認識のために使用される前記分類装置は、前記高解像度画像を用いて訓練される。もし単一の低解像度画像が受信されれば、前記認識部は、依然として機能するだろうが、しかしもし時系列が受信されれば、高解像度画像が作られ、前記分類装置は、更に良く機能するだろう。
【００１７】
図３は、歪ませた後にどのように高解像度画像が作られるのかを概念的に描く図である。図３に示されるように、点50aないし50dは、顔の正面図に対応する場所における画像45のピクセルを示す。点60は、画像45に歪ませた後に所定の時系列40からの他の画像からの点の位置に対応する。これらの点の座標は、浮動小数点の数であることに注意する。点75は、結果として生じる高解像度画像の挿入されたピクセルに対応する。これらの場所の画像値は、点60の補間法として計算される。これを行う１つの方法は、点50aないし50d及び点60に表面を適合し（如何なる多項式でもよいだろう）、次いで補間された点75の場所における多項式の値を推定することである。
【００１８】
好ましくは、連続した顔画像、即ち前記プローブ画像は、全内容及び開示がここに完全に記載されているかのように参照により開示に含まれるA. J. Colmenarez and T. S. Huangの題”Face detection with information-based maximum discrimination,” Proc. IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, Puerto Rico, USA, pp.782-787, 1997の参考文献に記述されるシステムのような、当技術分野においてよく知られた顔検出／追跡アルゴリズムの出力から自動的にテスト系列から抽出される。
【００１９】
記述のために、図２に示されるような動径基底関数（“ＲＢＦ”）分類装置が実施されるが、しかし如何なる分類方法／装置も実施され得ると理解される。ＲＢＦ分類装置の記述は、全内容及び開示がここに完全に記載されているかのように参照により開示に含まれる、２００１年２月２７日に出願されたClassification of objects through model ensembleと題された、自身の同時係属中の米国特許出願シリアル番号09/794,443から得られることができる。
【００２０】
自身の同時係属中の米国特許出願シリアル番号09/794,443に開示されたようなＲＢＦネットワークの構築は、ここで、図２を参照して記述される。図２に示されるように、ＲＢＦネットワーク分類装置10’は、ソースノード（例えばｋ個の感覚ユニット）から成る第１入力層12と、データをクラスタ化させ、寸法を減少させる機能を持つｉ個のノードを有する第２又は隠された層14と、入力層12に加えられた活性化パターンにネットワーク10の応答20を供給する機能を持つｊ個のノードを有する第３又は出力層18とを含む従来の３層逆伝播ネットワークによって構築される。入力空間から隠されたユニット空間への変換は、非線形であるのに対し、前記隠されたユニット空間から出力空間への変換は線形である。特に、内容及び開示が参照により開示に含まれる、C. M. Bishop, “Neural Networks for Pattern Recognition,” Clarendon Press, Oxford, 1997, Ch. 5の参考文献において論じられるように、ＲＢＦ分類ネットワーク10’は、２通りの仕方、即ち１）高次元空間に投影された分類問題は、低次元空間におけるものより線形に分離されやすいという数学的事実を利用するために、入力ベクトルを高次元空間に展開するカーネル関数のセットとして前記ＲＢＦ分類装置を解釈する仕方と、２）基底関数（ＢＦ）の線形結合を取ることにより、各クラスに１つ、超曲面を構築することを試みる関数−写像補間法として前記ＲＢＦを解釈する仕方で見られることができる。これらの超曲面は、判別関数として見られることができ、前記表面は、これが表すクラスに対して高い値及び全ての他のクラスに対して低い値を持つ。未知の入力ベクトルは、そこで最大の出力を持つ超曲面に関連するクラスに属すると分類される。この場合、前記ＢＦは、高次元空間の基底としては働かないが、しかし所望の超曲面の有限展開における成分として働き、前記成分の係数（重み）は、訓練されなければならない。
【００２１】
図２、ＲＢＦ分類装置10’を更に鑑みると、入力層12と隠された層14との間の接続22は、ユニット重みを持ち、結果として、訓練されなくてもよい。隠された層14におけるノード、即ち基底関数（ＢＦ）ノードと呼ばれるノードは、特定の平均ベクトルμi（即ち、中心パラメータ）と、分散ベクトルσi2（即ち、幅パラメータ）により特徴付けられるガウス型パルス非線形性を持ち、ここでi=1,...,Fであり、Ｆは、ＢＦノードの数である。σi2は、ガウス型パルス(i)の共分散行列の対角成分を表すことに注意する。Ｄ次元入力ベクトルXを仮定すると、各ＢＦノード(i)は、下の式１）により表されるような入力により生じる前記ＢＦの活性度を反映するスカラー値yiを出力する。
【００２２】
【数１】
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ここで、hは前記分散に対する比例定数であり、xkは、入力ベクトルX=[x1, x2,...,xD]のk番目の成分であり、μik及びσik2は、それぞれ基底ノード(i)の前記平均及び分散ベクトルのk番目の成分である。前記ガウス型ＢＦの中心に近い入力は、結果として、より高い活性度を生じるが、遠い入力は、結果として、より低い活性度を生じる。前記ＲＢＦネットワークの各出力ノード18は、前記ＢＦノード活性度の線形結合を形成するので、前記第２（隠された）及び出力層を接続する前記ネットワークの一部は線形であり、下の式２）により表される。
zj=Σiwijyi+w0j  （２）
ここで、zjはj番目の出力ノードの出力であり、yiはi番目のＢＦノードの活性度であり、wijは、i番目のＢＦノードをj番目の出力ノードに接続する重み24であり、w0jは、j番目の出力ノードのバイアス又は閾値である。このバイアスは、前記入力にかかわらず一定のユニット出力を持つＢＦノードに関連した前記重みによってもたらされる。
【００２３】
未知のベクトルXは、最大出力zjを持つ出力ノードjに関連した前記クラスに属するとして分類される。線形ネットワークにおける重みwijは、勾配降下のような反復的な最小化方法を使用して解かれない。前記重みは、上述の参考文献、C. M. Bishop, “Neural
Networks for Pattern Recognition,” Clarendon Press, Oxford, 1997に記述されるような一般逆行列技法を使用して、素早く、確実に決定される。
【００２４】
本発明において実施されることができる好ましいＲＢＦ分類装置の詳述されたアルゴリズム的な記述は、ここで表１及び２において提供される。表１に示されるように、最初に、ＲＢＦネットワーク10’のサイズは、ＢＦノードの数Fを選択することにより決定される。Fの適切な値は、問題特有であり、通常、前記問題の大きさ、及び形成されるべき決定領域の複雑さに依存する。一般に、Fは、様々なFを試すことにより経験的に決定されることができるか、又は、通常、前記問題の入力の大きさより大きな定数に設定することができる。Fが設定された後に、前記ＢＦの平均μI及び分散σI2ベクトルは、様々な方法を使用して決定され得る。前記ＢＦの平均μI及び分散σI2ベクトルは、逆伝播勾配降下法を使用して出力重みと共に訓練されることができるが、しかしこれは、通常、長い訓練時間を必要とし、最適状態に及ばない局所的な最小値に導くかもしれない。代案として、前記平均及び分散は、前記出力重みを訓練する前に決定されてもよい。前記ネットワークの訓練は、この場合、前記重みの決定のみを伴うだろう。
【００２５】
前記ＢＦ平均（中心）及び分散（幅）は、通常、関心のある空間を覆うように選択される。当技術分野において既知である異なる技法が使用されてもよく、例えば、１つの技法は、前記入力空間をサンプリングする等間隔のＢＦの格子を実施し、他の技法は、前記のＢＦ中心のセットを決定するためにｋ平均のようなクラスタ化アルゴリズムを実施し、他の技法は、各クラスが表されることを確認し、ＢＦ中心として前記訓練セットから選ばれたランダムなベクトルを実施する。
【００２６】
一度前記ＢＦ中心即ち平均が決定されると、前記ＢＦ分散又は幅σI2が設定され得る。これらは、ある大域的な値に固定されるか、又は前記ＢＦ中心の近傍におけるデータベクトルの密度を反映するように設定されることができる。加えて、前記分散に対する大域的な比例定数Hが、前記ＢＦ幅の再スケーリングを可能にするために含まれる。Hの空間で良い性能に帰着する値を探索することにより、適切な値が決定される。
【００２７】
前記ＢＦパラメータが設定された後、次のステップは、前記線形ネットワークにおいて出力重みwijを訓練することである。個別の訓練パターンX(p)及びクラスラベルC(p)が、前記分類装置に与えられ、結果として生じるＢＦノード出力yI(p)が計算される。これらの及び所望の出力dj(p)は、この場合、F×F相関行列“R”及びF×M出力行列“B”を決定するために使用される。各訓練パターンが１つのR及びB行列を生成することに注意する。前記最終的なR及びB行列は、Ｎ個の個別のR及びB行列の和の結果であり、ここでＮは訓練パターンの総数である。一度全てのＮパターンが前記分類装置に与えられると、前記出力重みwijが決定される。前記最終的な相関行列Rは、逆行列が求められ、各wijを決定するために使用される。
【００２８】
【表１】
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【００２９】
表２に示されるように、未知の入力ベクトルXtestを前記訓練された分類装置に与え、結果として生じるＢＦノード出力yiを計算することにより、分類が実行される。これらの値が、この場合、重みwijと共に、出力値zjを計算するために使用される。入力ベクトルXtestは、この場合、最大zj出力を持つ出力ノードjに関連したクラスに属すると分類される。
【００３０】
【表２】
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【００３１】
本発明の方法において、前記ＲＢＦ入力は、１次元、即ち１次元ベクトル30としてＲＢＦネットワーク10’にフィードされるｎサイズの正規化された顔のグレイスケール画像の時系列を有する。隠された（監視されない）層14は、ここに完全に記載されたかのように参照により開示に含まれる、S. Gutta, J. Huang, P. Jonathon and H. Wechslerの題”Mixture of Experts for Classification of Gender, Ethnic Origin, and Pose of Human Faces,” IEEE Transactions on Neural Networks, 11(4):948-960, July 2000に記述されたような、“拡張された”ｋ平均クラスタ化手順を実施し、ここで、ガウス型クラスタ・ノードの数及び分散の両方が、動的に設定される。前記クラスタの数は、例えば、前記訓練画像の数の１／５から前記訓練画像の総数nまで、５ずつ変化することができる。各クラスタに対する前記ガウシアンの幅σI2は、ここでは２に等しい重複係数oをかけた最大値（前記クラスタの中心とクラス直径内の最も遠い要素との間の距離、前記クラスタの中心と全ての他のクラスタから最も近いパターンとの間の距離）に設定される。前記幅は、更に、異なる比例定数hを使用して動的に調整される。隠された層14は、機能的な形状基底と同等なものを生じ、各クラスタ・ノードは、形状空間にわたる幾つかの共通の特徴を符号化する。前記出力（監視される）層は、顔符号化（‘展開’）をこのような空間に沿って対応するＩＤクラスに写像し、一般逆行列法を使用して対応する展開（‘重み’）係数を発見する。前記クラスタの数は、同じ訓練画像上でテストされる場合にＩＤ分類において１００％の精度をもたらす構成（クラスタの数及び特定の比例定数h）に固定されることに注意する。
【００３２】
何が本発明の好ましい実施例とみなされるかが示され、記述されたが、もちろん、形式又は詳細において様々な修正及び変更が、本発明の精神から外れることなく、たやすく行われることができると理解されるだろう。従って、本発明は、記述され、図示された正確な形式には制限されないが、添付された請求項の範囲内に属し得る全ての修正を網羅するように構成されるべきであると意図される。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】従来技術によって顔認識及び分類に適用されるＲＢＦ分類装置10を描く図である。
【図２】本発明の原理によって顔認識のために実施されるＲＢＦ分類装置10’を描く図である。
【図３】歪ませた後にどのように高解像度画像が作られるかを描く図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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