(57)【要約】【課題】  拡張されたガボールウェーブレット特徴を利用したフェース認識方法及び装置を提供する。【解決手段】  ガボールウェーブレット拡張フィルタを拡張させてフェースイメージから拡張されたガボールウェーブレット特徴を抽出し、拡張されたガボールウェーブレット特徴についての監督学習を通じてガボールウェーブレット特徴を選別し、選別されたガボールウェーブレット特徴セットをフェース認識に活用するフェース認識方法である、これにより、ガボールウェーブレットフィルタのパラメータが制限されることによるフェース認識のエラー発生率が高く、認証率の低い問題及びガボールウェーブレットフィルタの拡張によって計算量が増加する問題を克服し、表情変化及び照明変化に強いフェース認識が行える。【選択図】      図２
2008123521.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）ガボールウェーブレット拡張フィルタをトレーニングフェースイメージに適用してトレーニングフェースイメージからガボールウェーブレット特徴を抽出するステップと、
（ｂ）前記抽出されたトレーニングフェースイメージのガボールウェーブレット特徴に対してフェースイメージ分類のための監督学習を行うことによりガボールウェーブレット特徴を選別し、前記選別されたガボールウェーブレット特徴を含むガボールウェーブレット特徴セットを構築するステップと、
（ｃ）入力フェースイメージに前記構築されたガボールウェーブレット特徴セットを適用することにより、前記入力フェースイメージからガボールウェーブレット特徴を抽出するステップと、
（ｄ）前記構築されたガボールウェーブレット特徴セットと前記入力フェースイメージから抽出されたガボールウェーブレット特徴とを利用して、フェース認識のためのフェース記述子を生成するステップと、を含むフェース記述子の生成方法。
【請求項２】
前記（ｄ）ステップは、
（ｄ１）前記構築されたガボールウェーブレット特徴セットに対して線形判別分析を行うことにより、ベーシスベクトルを生成するステップと、
（ｄ２）前記（ｃ）ステップで抽出された入力フェースイメージのガボールウェーブレット特徴と、前記生成されたベーシスベクトルとを利用してフェース記述子を生成するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載のフェース記述子の生成方法。
【請求項３】
前記（ｂ）ステップは、
前記抽出されたトレーニングフェースイメージのガボールウェーブレット特徴をサブセットに分割するステップをさらに含み、
前記監督学習を行うのは、前記分割されたサブセットのそれぞれに対して並列的にブースティング学習を行うことであることを特徴とする請求項１に記載のフェース記述子の生成方法。
【請求項４】
前記（ａ）ステップは、
（ａ１）前記トレーニングフェースイメージから背景イメージを除去するステップと、
（ａ２）ガボールウェーブレットフィルタのパラメータを拡張してガボールウェーブレット拡張フィルタを獲得するステップと、
（ａ３）前記（ａ１）によって背景イメージが除去されたトレーニングフェースイメージに前記獲得されたガボールウェーブレット拡張フィルタを適用することにより、ガボールウェーブレット特徴を抽出するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載のフェース記述子の生成方法。
【請求項５】
前記ガボールウェーブレット拡張フィルタは、次の数式を満足することを特徴とする請求項１に記載のフェース記述子の生成方法：
【数１】
2008123521.tif 000030
ここで、
【数２】
2008123521.tif 000031
は、ガボールウェーブレット関数であり、
【数３】
2008123521.tif 000032
は、
【数４】
2008123521.tif 000033
であり、
【数５】
2008123521.tif 000034
は、画像をなすそれぞれの画素位置を表すベクトルであり、
【数６】
2008123521.tif 000035
は、
【数７】
2008123521.tif 000036
であり、
【数８】
2008123521.tif 000037
は、最大周波数であってπ／２〜πであり、
【数９】
2008123521.tif 000038
は、空間成分であって
【数１０】
2008123521.tif 000039
であり、
【数１１】
2008123521.tif 000040
は、
【数１２】
2008123521.tif 000041
であり、μは、ガボールカーネルの方位であり、νは、ガボールカーネルのスケールであって５〜１０であり、σｘとσｙは、それぞれｘ，ｙ軸方向への標準偏差であって異なる値を有する。
【請求項６】
前記（ａ１）ステップと（ａ２）ステップとの間には、
（ａ１１）ガウス低域通過フィルタを利用して、前記フェースイメージをフィルタリングするステップと、
（ａ１２）前記フィルタリングされたフェースイメージで目の領域を探すステップと、
（ａ１３）前記目を基準にフェースイメージを正規化させるステップと、
（ａ１４）照明の分散を除去するために照明を変化させるステップと、を含むことを特徴とする請求項４に記載のフェース記述子の生成方法。
【請求項７】
前記（ｂ）ステップは、
（ｂ１）前記（ａ）ステップで抽出された拡張されたガボールウェーブレット特徴をサブセットに分割するステップと、
（ｂ２）前記分割された前記サブセットに対して並列的なブースティング学習を行うことにより、ＦＡＲまたはＦＲＲを所定の値より小さくするガボールウェーブレット特徴候補を選別するステップと、
（ｂ３）前記それぞれのサブセットから選別されたガボールウェーブレット特徴候補を収集して、ガボールウェーブレット特徴プールを生成するステップと、
（ｂ４）前記生成されたガボールウェーブレット特徴プールに対してブースティング学習を行うことにより、ＦＡＲまたはＦＲＲを所定の値より小さくするウェーブレット特徴を選別し、前記選別されたガボールウェーブレット特徴を含むガボールウェーブレット特徴セットを構築するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載のフェース記述子の生成方法。
【請求項８】
前記（ｄ１）ステップは、前記線形判別分析を行う以前に、
（ｄ１１）前記ガボールウェーブレット特徴セットからカーネルセンターを選択するステップと
（ｄ１２）前記ガボールウェーブレット特徴セットと前記カーネルセンターとの内積を通じて特徴ベクトルを生成するステップと、をさらに含み、
（ｄ１３）線形判別分析方法としてＬＤＡ学習を前記（ｄ１２）ステップを通じて抽出された特徴ベクトルに対して行うことにより、ベーシスベクトルを生成するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載のフェース記述子の生成方法。
【請求項９】
前記（ｄ１１）ステップは、
（ｄ１１１）前記ガボールウェーブレット特徴セットのうち一つをカーネルセンターとして選択するステップと、
（ｄ１１２）前記選択されたカーネルセンターを除外した状態で、前記ガボールウェーブレット特徴セットのうち一つを候補に選択するが、前記カーネルセンターと候補との最短距離が最大となるように候補を選択するステップと、
（ｄ１１３）カーネルセンターが十分であるか否かを判断するステップと、を含み、
前記判断結果によって、選択的に前記（ｄ１１１）ないし（ｄ１１３）ステップを反復するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項８に記載のフェース記述子の生成方法。
【請求項１０】
前記（ｄ１３）ステップは、
前記（ｄ１２）ステップを通じて得られた特徴ベクトルに対してクラス間スキャッタ行列とクラス内スキャッタ行列とを計算するステップ、及び前記クラス間スキャッタ行列とクラス内スキャッタ行列とを利用してＬＤＡベーシスベクトルを生成するステップであることを特徴とする請求項８に記載のフェース記述子の生成方法。
【請求項１１】
前記（ｄ１１）ステップのカーネルセンターに前記（ｃ）ステップで抽出された入力イメージのガボールウェーブレット特徴を内積して特徴ベクトルを生成するステップをさらに含み、
前記（ｄ２）ステップは、前記（ｄ１１）ステップのカーネルセンターに前記（ｃ）ステップで抽出された入力イメージのガボールウェーブレット特徴を内積して生成される特徴ベクトルを前記ベーシスベクトルに投影してフェース記述子を生成するステップであることを特徴とする請求項８に記載のフェース記述子の生成方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法を実行できるプログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【請求項１３】
（ａ）ガボールウェーブレット拡張フィルタをトレーニングフェースイメージに適用してトレーニングフェースイメージからガボールウェーブレット特徴を抽出するステップと、
（ｂ）前記抽出されたトレーニングフェースイメージのガボールウェーブレット特徴に対してフェースイメージ分類のための監督学習を行うことによりガボールウェーブレット特徴を選別し、前記選別されたガボールウェーブレット特徴を含むガボールウェーブレット特徴セットを構築するステップと、
（ｃ）入力フェースイメージとターゲットフェースイメージとに前記構築されたガボールウェーブレット特徴セットを適用することにより、前記入力フェースイメージとターゲットフェースイメージとのそれぞれからガボールウェーブレット特徴を抽出するステップと、
（ｄ）前記入力フェースイメージとターゲットフェースイメージとから抽出されたガボールウェーブレット特徴と、前記（ｂ）ステップで構築されたガボールウェーブレット特徴セットとを利用して、入力フェースイメージとターゲットフェースイメージとのフェース記述子をそれぞれ生成するステップと、
（ｅ）前記生成された入力フェースイメージとターゲットフェースイメージとのフェース記述子が所定の類似度を有するか否かを判断するステップと、を含むフェース認識方法。
【請求項１４】
前記（ｄ）ステップは、
（ｄ１）前記構築されたガボールウェーブレット特徴セットに対して線形判別分析を行うことによりベーシスベクトルを生成するステップと、
（ｄ２）前記（ｃ）ステップで抽出された入力フェースイメージとターゲットフェースイメージとのガボールウェーブレット特徴と、前記生成されたベーシスベクトルとを利用してそれぞれのフェース記述子を生成するステップと、を含むことを特徴する請求項１３に記載のフェース認識方法。
【請求項１５】
前記（ｂ）ステップは、
前記抽出されたトレーニングフェースイメージのガボールウェーブレット特徴をサブセットに分割するステップをさらに含み、
前記監督学習を行うのは、前記分割されたサブセットのそれぞれに対して並列的にブースティング学習を行うことであることを特徴とする請求項１３に記載のフェース認識方法。
【請求項１６】
前記ガボールウェーブレット拡張フィルタは、次の数式を満足することを特徴とする請求項１３に記載のフェース認識方法：
【数１３】
2008123521.tif 000042
ここで、
【数１４】
2008123521.tif 000043
は、ガボールウェーブレット関数であり、
【数１５】
2008123521.tif 000044
は、
【数１６】
2008123521.tif 000045
であり、
【数１７】
2008123521.tif 000046
は、画像をなすそれぞれの画素位置を表すベクトルであり、
【数１８】
2008123521.tif 000047
は、
【数１９】
2008123521.tif 000048
であり、
【数２０】
2008123521.tif 000049
は、最大周波数であってπ／２〜πであり、
【数２１】
2008123521.tif 000050
は、空間成分であって
【数２２】
2008123521.tif 000051
であり、
【数２３】
2008123521.tif 000052
は、
【数２４】
2008123521.tif 000053
であり、μは、ガボールカーネルの方位であり、νは、ガボールカーネルのスケールであって５〜１０であり、σｘとσｙとは、それぞれｘ、ｙ軸方向への標準偏差であって異なる値を有する。
【請求項１７】
前記（ｂ）ステップは、
（ｂ１）前記（ａ）ステップで抽出された拡張されたガボールウェーブレット特徴をサブセットに分割するステップと、
（ｂ２）前記分割された前記サブセットに対して並列的なブースティング学習を行うことにより、ＦＡＲまたはＦＲＲを所定の値より小さくするガボールウェーブレット特徴候補を選別するステップと、
（ｂ３）前記それぞれのサブセットから選別されたガボールウェーブレット特徴候補を収集してガボールウェーブレット特徴プールを生成するステップと、
（ｂ４）前記生成されたガボールウェーブレット特徴プールに対してブースティング学習を行うことにより、ＦＡＲまたはＦＲＲを所定の値より小さくするウェーブレット特徴を選別し、前記選別されたガボールウェーブレット特徴を含むガボールウェーブレット特徴セットを構築するステップと、を含むことを特徴とする請求項１３に記載のフェース認識方法。
【請求項１８】
前記（ｄ１）ステップは、
（ｄ１１）前記ガボールウェーブレット特徴セットからカーネルセンターを選択するステップと、
（ｄ１２）前記ガボールウェーブレット特徴セットと前記カーネルセンターとの内積を通じて特徴ベクトルを生成するステップと、
（ｄ１３）前記線形判別分析方法であって、ＬＤＡ学習を前記（ｄ１２）ステップを通じて抽出された特徴ベクトルに対して行うことによりベーシスベクトルを生成するステップと、を含むことを特徴とする請求項１４に記載のフェース認識方法。
【請求項１９】
請求項１３に記載の方法を実行できるプログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【請求項２０】
トレーニングフェースイメージにガボールウェーブレット拡張フィルタを適用してトレーニングフェースイメージから拡張されたガボールウェーブレット特徴を抽出するガボールウェーブレット第１特徴抽出部と、
前記ガボールウェーブレット第１特徴に対してフェースイメージ分類のための監督学習を行うことによりガボールウェーブレット特徴を選別し、前記選別されたガボールウェーブレット特徴を含むガボールウェーブレット特徴セットを生成する選別部と、
入力イメージに前記ガボールウェーブレット特徴セットを適用することにより、入力イメージからガボールウェーブレット特徴を抽出するガボールウェーブレット第２特徴抽出部と、
前記ガボールウェーブレット第２特徴抽出部によって抽出されたガボールウェーブレット特徴を利用してフェース記述子を生成するフェース記述子生成部と、を備えるフェース記述子の生成装置。
【請求項２１】
前記生成されたガボールウェーブレット特徴セットに対して線形判別分析学習を行うことにより、ベーシスベクトルを生成するベーシスベクトル生成部をさらに備え、
前記フェース記述子生成部は、前記ガボールウェーブレット第２特徴抽出部によって抽出されたガボールウェーブレット特徴と前記ベーシスベクトルとを利用してフェース記述子を生成することを特徴とする請求項２０に記載のフェース記述子の生成装置。
【請求項２２】
前記選別部は、
前記ガボールウェーブレット第１特徴抽出部から抽出されたガボールウェーブレット特徴をサブセットに分割するサブセット分割部と、
前記分割されたサブセットに対して並列的なブースティング学習を行うことにより、前記ガボールウェーブレット特徴を選別する学習部と、をさらに備えることを特徴とする請求項２０に記載のフェース記述子の生成装置。
【請求項２３】
前記ベーシスベクトル生成部は、
前記ガボールウェーブレット特徴セットからカーネルセンターを選択するカーネルセンター選択部と、
前記ガボールウェーブレット特徴セットと前記カーネルセンターとの内積を通じて第１特徴ベクトルを生成する第１内積部と、
前記生成された第１特徴ベクトルに対する線形判別分析学習を行ってベーシスベクトルを生成する線形判別分析学習部と、を備えることを特徴とする請求項２１に記載のフェース記述子の生成装置。
【請求項２４】
前記カーネルセンター選択部によって選択されたカーネルセンターと、前記ガボールウェーブレット第２特徴抽出部によって抽出された入力イメージのガボールウェーブレット特徴とを内積して入力イメージの第２特徴ベクトルを抽出する第２内積部をさらに備え、
前記フェース記述子生成部は、第２内積部から抽出された第２特徴ベクトルを前記ベーシスベクトルに投影することによりフェース記述子を生成することを特徴とする請求項２３に記載のフェース記述子の生成装置。
【請求項２５】
トレーニングフェースイメージにガボールウェーブレット拡張フィルタを適用してトレーニングフェースイメージから拡張されたガボールウェーブレット特徴を抽出するガボールウェーブレット特徴抽出部と、
前記抽出されたガボールウェーブレット特徴に対してフェースイメージ分類のための監督学習を行うことによりガボールウェーブレット特徴を選別し、前記選別されたガボールウェーブレット特徴を含むガボールウェーブレット特徴セットを生成する選別部と、
入力イメージに前記生成されたガボールウェーブレット特徴セットを適用することにより、入力イメージからガボールウェーブレット特徴を抽出する入力イメージのガボールウェーブレット特徴抽出部と、
ターゲットイメージに前記生成されたガボールウェーブレット特徴セットを適用することにより、ターゲットイメージからガボールウェーブレット特徴を抽出するターゲットイメージのガボールウェーブレット特徴抽出部と、
前記入力イメージのガボールウェーブレット特徴とターゲットイメージのガボールウェーブレット特徴とを利用して、それぞれのフェース記述子を生成するフェース記述子生成部と、
前記生成された入力イメージとターゲットイメージとのフェース記述子が所定の類似度を有するか否かを判断する類似度判断部と、を備えるフェース認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ガボールウェーブレット特徴を利用したフェース認識方法及び装置に係り、特に、ガボールウェーブレットフィルタ、ブースティング学習及び線形判別分析（Ｌｉｎｅａｒ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ：ＬＤＡ）学習を利用したフェース認識分野及びフェース検証分野に使われるフェース認識方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、テロ及び情報盗難が頻繁に発生するにつれて、フェース認識を通じた保安の重要性は、益々重視されつつある。テロの危険に対応するために、生体認識ソリューションを構築するのは、一大関心事である。そのための一つの効果的な方法は、境界補完と身元検証を強化することである。国際民間航空機構（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｉｖｉｌ  Ａｖｉａｔｉｏｎ  Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ：ＩＣＡＯ）は、機械判読旅行書類判読機で生体認識情報を使用することを勧告している。米国の国境安全強化法は、生体認識装置及びソフトウェアの導入レベルを強化しており、旅行書類、パスポート、及び、ビザに生体認識情報の使用を要求している。これまで、生体認識パスポートは、ヨーロッパ、米国、日本及び数ヶ国で採択されている。ユーザの生体認識情報を有しているチップを埋め込んだ新たな形態の生体認識パスポートも使われている。
【０００３】
今日、多くの代行機関、会社、その他の機関は、それらの被雇用者または訪問者に身元確認目的のためのアドミッションカードを使用することを要求しており、被雇用者または訪問者は、カードリーダ機に使われるキーカードまたはキーパッドを指定された許諾区間内にいる時に常に所持せねばならない。
【０００４】
しかし、この場合、ある人がキーカードまたはキーパッドを紛失したり盗まれたりした場合、認証されていない人が制限区域に侵入できるなど、保安上の問題が発生する恐れがある。このような保安上の問題を解決するための一つの方法として、人間の生体認識情報または行動特性を利用して個人の身元を自動的に認識し、かつ検証する生体認識システムが開発された。生体認識システムは、銀行、空港、高い保安施設などで使われており、さらに簡便で信頼性の高い生体認識システムに対する研究が行われている。
【０００５】
生体認識システムで使われる個人特性は、指紋、顔（フェース）、手相、手の形状、熱イメージ、音声、署名、静脈形態、タイピング（ｔｙｐｉｎｇ  ｋｅｙｓｔｒｏｋｅ  ｄｙｎａｍｉｃｓ）、網膜、紅彩などがある。フェース認識技術は、最も多く使われる身元確認技術であって、静止画像や動画に存在する一人以上のフェースに対して与えられたフェースデータベースを利用してその身元を確認する技術を称す。フェースイメージデータは、ポーズや照明による変化程度が大きいため、同じ身元の多様なポーズデータに対して同じクラスに分類することが容易ではないという問題がある。
【０００６】
フェース認識における誤差を減らすための多様なイメージ処理方式が提案されているが、既存のフェース認識方式は、線形分布に対する仮定及びガウス分布の仮定を含めることによるエラー発生の問題がある。
【０００７】
特に、フェース認識に活用されているガボールウェーブレットフィルタは、フェース画像の表情変化及び照明変化のような多様な変化を捕捉する方法として比較的適しているものであるが、ガボールウェーブレット特徴を利用してフェース認識を行う場合、複雑な計算過程を経ねばならないため、ガボールウェーブレットフィルタのパラメータには、一定の制限があった。このような制限的な特性を有するガボールウェーブレットフィルタの使用は、フェース認識におけるエラー発生率は高め、フェース認識における認証率を向上させられない原因となり、特に、フェース画像の表情変化及び照明変化が大きい場合に、フェース認識効率を低下させるという問題となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明が解決しようとする技術的課題は、フェース認識において、ガボールウェーブレットフィルタのパラメータを制限して使用することによる高いエラー発生率の問題、低い認証率の問題及びガボールウェーブレットフィルタの拡張によって計算量が増加する問題を克服し、表情変化及び照明変化に強いフェース認識方法及び装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題を達成するための本発明によるフェース記述子の生成方法は、ガボールウェーブレット拡張フィルタをトレーニングフェースイメージに適用してトレーニングフェースイメージからガボールウェーブレット特徴を抽出するステップと、前記抽出されたトレーニングフェースイメージのガボールウェーブレット特徴に対してフェースイメージ分類のための監督学習を行うことによりガボールウェーブレット特徴を選別し、前記選別されたガボールウェーブレット特徴を含むガボールウェーブレット特徴セットを構築するステップと、入力フェースイメージに前記構築されたガボールウェーブレット特徴セットを適用することにより、前記入力フェースイメージからガボールウェーブレット特徴を抽出するステップと、前記構築されたガボールウェーブレット特徴セットと前記入力フェースイメージから抽出されたガボールウェーブレット特徴とを利用してフェース認識のためのフェース記述子を生成するステップとを含む。
【００１０】
前記他の課題を解決するための本発明によるフェース認識方法は、ガボールウェーブレット拡張フィルタをトレーニングフェースイメージに適用してトレーニングフェースイメージからガボールウェーブレット特徴を抽出するステップと、前記抽出されたトレーニングフェースイメージのガボールウェーブレット特徴に対してフェースイメージ分類のための監督学習を行うことによりガボールウェーブレット特徴を選別し、前記選別されたガボールウェーブレット特徴を含むガボールウェーブレット特徴セットを構築するステップと、入力フェースイメージとターゲットフェースイメージとに前記構築されたガボールウェーブレット特徴セットを適用することにより、前記入力フェースイメージとターゲットフェースイメージとのそれぞれからガボールウェーブレット特徴を抽出するステップと、前記入力フェースイメージとターゲットフェースイメージとから抽出されたガボールウェーブレット特徴と、前記構築されたガボールウェーブレット特徴セットとを利用して、入力フェースイメージとターゲットフェースイメージとのフェース記述子をそれぞれ生成するステップと、前記生成された入力イメージとターゲットイメージとのフェース記述子が所定の類似度を有するか否かを判断するステップとを含む。
【００１１】
前記他の課題を解決するための本発明によるフェース記述子の生成装置は、トレーニングフェースイメージにガボールウェーブレット拡張フィルタを適用してトレーニングフェースイメージから拡張されたガボールウェーブレット特徴を抽出するガボールウェーブレット第１特徴抽出部と、前記ガボールウェーブレット第１特徴に対してフェースイメージ分類のための監督学習を行うことによりガボールウェーブレット特徴を選別し、前記選別されたガボールウェーブレット特徴を含むガボールウェーブレット特徴セットを生成する選別部と、入力イメージに前記ガボールウェーブレット特徴セットを適用することにより、入力イメージからガボールウェーブレット特徴を抽出するガボールウェーブレット第２特徴抽出部と、前記ガボールウェーブレット第２特徴抽出部によって抽出されたガボールウェーブレット特徴を利用してフェース記述子を生成するフェース記述子生成部とを備える。
【００１２】
前記他の課題を解決するための本発明によるフェース認識装置は、トレーニングフェースイメージにガボールウェーブレット拡張フィルタを適用して、トレーニングフェースイメージから拡張されたガボールウェーブレット特徴を抽出するガボールウェーブレット特徴抽出部と、前記抽出されたガボールウェーブレット特徴に対してフェースイメージ分類のための監督学習を行うことによりガボールウェーブレット特徴を選別し、前記選別されたガボールウェーブレット特徴を含むガボールウェーブレット特徴セットを生成する選別部と、入力イメージに前記生成されたガボールウェーブレット特徴セットを適用することにより、入力イメージからガボールウェーブレット特徴を抽出する入力イメージのガボールウェーブレット特徴抽出部と、ターゲットイメージに前記生成されたガボールウェーブレット特徴セットを適用することにより、ターゲットイメージからガボールウェーブレット特徴を抽出するターゲットイメージのガボールウェーブレット特徴抽出部と、前記入力イメージのガボールウェーブレット特徴とターゲットイメージのガボールウェーブレット特徴とを利用して、それぞれのフェース記述子を生成するフェース記述子生成部と、前記生成された入力イメージとターゲットイメージとのフェース記述子が所定の類似度を有するか否かを判断する類似度判断部とを備える。
【００１３】
前記他の課題を解決するために、本発明は、フェース記述子の生成方法とフェース認識方法とを実行できるプログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体を提供する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、フェースイメージから抽出される拡張された巨大ガボールウェーブレット特徴を利用してフェース記述子を生成し、これをフェース認識に活用することにより、照明、表情、ポーズによるフェース認識（またはフェース検証）におけるエラー発生を抑制でき、フェース認識における認証率を向上させうる。また、本発明では、監督学習を通じて巨大ガボールウェーブレット特徴から一部の特徴のみを選別することにより、拡張された巨大ガボールウェーブレット特徴によって計算量が複雑になる問題を防止しうる。特に、本発明では、巨大ガボールウェーブレット特徴に対する並列的なブースティング学習によってガボールウェーブレット特徴を選別することにより、相互補完性を有するガボールウェーブレット特徴を選別できるため、フェース認識効率をさらに向上させうる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の図面と実施形態を参照して、本発明のフェース記述子の生成装置について詳細に説明する。
【００１６】
図１は、本発明の一実施形態によるフェース記述子の生成装置を示すブロック図である。
【００１７】
本実施形態において、フェース記述子生成装置１は、トレーニングフェースイメージデータベース１０、トレーニングフェースイメージ前処理部２０、ガボールウェーブレット第１特徴抽出部３０、選別部４０、ベーシスベクトル生成部５０、入力イメージ獲得部６０、入力イメージ前処理部７０、ガボールウェーブレット第２特徴抽出部８０及びフェース記述子生成部９０を備える。
【００１８】
トレーニングフェースイメージデータベース１０は、身元確認の対象となる集団に所属された人々それぞれのフェースイメージについての情報を保存する。フェース認識効率を向上させるためには、多様なフェース表情、角度、輝度を有する多数のフェースイメージ情報が必要である。フェースイメージ情報は、フェース記述子生成のための所定の前処理過程を経た後にデータベースに保存される。
【００１９】
トレーニングフェースイメージ前処理部２０は、トレーニングフェースイメージデータベースに保存されたすべてのフェースイメージについての所定の前処理を行う。所定の前処理過程は、背景領域を除去し、目の位置を基準にイメージの大きさを調整した後、照明の分散度を低めるための前処理過程を通じてフェース記述子の生成に適するようにフェースイメージを変更させる過程を含む。
【００２０】
ガボールウェーブレット第１特徴抽出部３０は、前処理されたフェースイメージのそれぞれにガボールウェーブレット拡張フィルタを適用して、それぞれのフェースイメージから拡張されたガボールウェーブレット特徴を抽出する。ガボールウェーブレットフィルタの概念については後述する。
【００２１】
選別部４０は、拡張されたガボールウェーブレット特徴を対象として監督学習（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を行って効率的なガボールウェーブレット特徴を選別する。監督学習は、分類、予測などの明確に学習の目標が与えられた学習方法であって、本実施形態で選別部４０は、クラス分類（同一人分類）、身元確認の効率を向上させる目標による監督学習を行う。特に、統計的なリサンプリングアルゴリズムの一つであるブースティング学習を通じて効率的なガボールウェーブレット特徴を選別しうる。ブースティング学習以外に、使われる統計的なリサンプリングアルゴリズムとしては、バギング学習方法、グリーディ学習方法がある。
【００２２】
ガボールウェーブレット第１特徴抽出部３０で抽出されたガボールウェーブレット特徴は、ガボールウェーブレット拡張フィルタを通じて抽出されたものであって、従来のガボールウェーブレット特徴と比較するとき、巨大な規模のデータであって、これを対象としてフェース認識、検証を行う場合に、データ処理に時間が過度に長くかかるという問題がある。
【００２３】
選別部４０は、ガボールウェーブレット第１抽出部３０で抽出した巨大（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ）ガボールウェーブレット特徴をサブセット単位に分割するサブセット分割部４１、ブースティング学習のためのブースティング学習部４２及びガボールウェーブレットセット保存部４３をさらに備える。巨大ガボールウェーブレット特徴は、サブセット分割部４１を通じて分割することによりデータ処理時間を短縮しうる。また、ブースティング学習部４２は、サブセットに分割されたガボールウェーブレット特徴に対するパラレルブースティング学習を通じて効率的なガボールウェーブレット特徴を選別するが、選別されたガボールウェーブレット特徴は、並列的な処理を通じて選別されたものであるので、互いに補充性を有する（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ）ため、フェース認識効率を向上させうる。ブースティング学習アルゴリズムについては、後述する。ガボールウェーブレットセット保存部４３は、ブースティング学習部４２を通じて選別された効率的なガボールウェーブレット特徴セットを保存する。
【００２４】
ベーシスベクトル生成部５０は、選別部４０を通じて生成されたガボールウェーブレット特徴セットについて線形判別分析（Ｌｉｎｅａｒ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）学習を行い、ベーシスベクトルを生成する。ベーシスベクトル生成部５０は、線形判別分析（カーネルＬＤＡ）を行うために、カーネルセンター選択部５１、第１内積部５２、ＬＤＡ学習部５３を備える。
【００２５】
カーネルセンター選択部５１は、ブースティング学習を通じて選別されたフェースイメージのそれぞれからカーネルセンターをランダムに選択し、第１内積部５２は、カーネルセンターとガボールウェーブレット特徴セットとの内積を通じて新たな特徴ベクトルを抽出し、ＬＤＡ学習部５３は、ＬＤＡ学習を通じて生成された特徴ベクトルからＬＤＡベーシスを生成させるが、さらに詳細な線形判別分析アルゴリズムについては後述する。
【００２６】
入力イメージ獲得部６０は、フェース認識のための入力フェースイメージを獲得する。入力イメージ獲得部６０は、フェースイメージを獲得できるカメラ、キャムコーダなどが画像認識装置（図示せず）を通じてフェース認識をしようとする、または身元検証をしようとする人のフェースイメージを獲得する。入力イメージ獲得部６０は、入力イメージ前処理部７０を通じて獲得された入力画像に対して前処理を行う。
【００２７】
入力イメージ前処理部７０は、入力イメージ獲得部６０を通じて獲得されたフェースイメージから背景イメージを除去し、ガウス低域通過フィルタを利用して背景イメージが除去されたフェースイメージをフィルタリングした後、フィルタリングされたイメージから目の領域を探して目の位置を基準にイメージを正規化させ、照明の分散を除去するために照明を変化させる前処理を行う。
【００２８】
ガボールウェーブレット第２特徴抽出部８０は、入力イメージ獲得部６０を通じて獲得された入力フェースイメージに、選別部４０を通じて生成された拡張されたガボールウェーブレット特徴セットをガボールフィルタとして適用し、入力フェースイメージから拡張されたガボールウェーブレット特徴を抽出する。
【００２９】
フェース記述子生成部９０は、ガボールウェーブレット第２特徴を利用してフェース記述子を生成する。フェース記述子生成部９０は、第２内積部９１とプロジェクション部９２とを備える。第２内積部９１は、カーネルセンター選択部５１を通じて選択されたカーネルセンターにガボールウェーブレット第２特徴を内積して新たな特徴ベクトルを生成する。プロジェクション部９２は、生成された特徴ベクトルをベーシスベクトルに投影してフェース記述子（フェース特徴ベクトル）を生成させる。フェース記述子生成部９０を通じて生成されたフェース記述子は、トレーニングフェースイメージデータベース１０に保存されたフェースイメージとの類似度も判断を通じてフェース認識、身元検証のために使われる。
【００３０】
以下では、本発明の図面及び実施形態を参照して、本発明のフェース記述子の生成方法について詳細に説明する。
【００３１】
図２は、本発明の一実施形態によるフェース記述子の生成方法を説明するフローチャートである。本実施形態によるフェース記述子の生成方法は、フェース記述子の生成装置１で時系列的に処理される、次のようなステップで構成される。
【００３２】
ステップ１００で、ガボールウェーブレット第１特徴抽出部３０は、ガボールウェーブレットフィルタを拡張させる。本実施形態は、フェースのイメージから特徴を抽出するためにガボールウェーブレット拡張フィルタを利用する。ガボールウェーブレットを利用すれば、一つの基本関数から多重解像多重方向のフィルタを構成できるため、低域空間周波数フィルタによって全域的な分析が可能であり、高域空間周波数フィルタとして地域的な分析が可能である。ガボールウェーブレット関数は、フェース画像の表情変化及び照明変化のような多様な変化を捕捉する方法に適したものであり、ガボールウェーブレット関数は、次のような２次元形態として一般化される。
【００３３】
【数２５】
2008123521.tif 000003
ここで、
【００３４】
【数２６】
2008123521.tif 000004
は、ガウス関数によって包絡された（Ｅｎｖｅｌｏｐｅｄ）ベクトル
【００３５】
【数２７】
2008123521.tif 000005
によって特性を有する平面波を表すガボールウェーブレット関数であり、
【００３６】
【数２８】
2008123521.tif 000006
は、
【００３７】
【数２９】
2008123521.tif 000007
であり、
【００３８】
【数３０】
2008123521.tif 000008
は、画像をなすそれぞれの画素を表すベクトルであり、
【００３９】
【数３１】
2008123521.tif 000009
は、
【００４０】
【数３２】
2008123521.tif 000010
であり、
【００４１】
【数３３】
2008123521.tif 000011
は、最大、
【００４２】
【数３４】
2008123521.tif 000012
は、空間成分であって
【００４３】
【数３５】
2008123521.tif 000013
であり、
【００４４】
【数３６】
2008123521.tif 000014
は、
【００４５】
【数３７】
2008123521.tif 000015
であり、μは、ガボールカーネルの方位であり、νは、ガボールカーネルのスケールであり、σｘとσｙとは、それぞれガウス包絡線の有するｘ、ｙ軸方向への標準偏差である。
【００４６】
既存のガボールウェーブレット関数は、計算の複雑性及び性能を考慮して、スケールパラメータνが５（ここで、５は、νが５個の値を有することを意味する、｛０，１，２，３，４｝）に限定されているが、本発明では、フェースイメージの大きさによってスケールパラメータを５〜１５（ここで、５〜１５は、νが５〜１５個の値を有することを意味する、｛０，１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１，１２，１３，１４｝）まで拡張させる。また、パラメータσｘとσｙとは、一般的には、ｘ、ｙの二つの方向に対して同じ値の標準偏差値を有するが、本発明では、異なる二つの値を有し、それぞれの標準偏差値は、０.７５π〜２πの値を有するように拡張される。また、
【００４７】
【数３８】
2008123521.tif 000016
は、π／２からπ／２〜πまで拡張される。
【００４８】
従来の技術の観点から見るとき、ガボールウェーブレット関数の拡張またはガボールウェーブレット拡張フィルタを使用するのは、計算の複雑性を大きく増大させるという問題があるため、ガボールウェーブレット拡張フィルタを使用した例がない。しかし、本発明では、ガボールウェーブレット拡張フィルタを利用して抽出した特徴に対してブースティング学習を行うことにより、効率的な特徴を選別する過程を導入しているため、計算の複雑性が増大する問題を解消しうる。
【００４９】
ステップ２００で、ガボールウェーブレット第１特徴抽出部３０は、トレーニングフェースイメージ前処理部２０を通じて前処理過程を経たトレーニングフェースイメージに対して、ガボールウェーブレット拡張フィルタを適用して拡張されたガボールウェーブレット特徴を抽出する。ステップ２００に先立ち、フェースイメージは、所定の前処理過程を通じてフェースイメージを正規化しうる。フェースイメージに対する前処理過程をさらに含むガボールウェーブレット特徴抽出ステップは、図３に示されている。
【００５０】
ステップ２００で、ガボールウェーブレット第１特徴抽出部３０は、フェースイメージにガボールウェーブレット拡張フィルタを回転させつつ適用することにより、拡張されたガボールウェーブレット特徴を抽出する。ガボールウェーブレット特徴は、ガボールカーネルとフェースの特徴点とをコンボリューションした結果で構成され、このような結果である拡張されたガボールウェーブレット特徴は、以後のカーネルＬＤＡ学習部５３の入力データとして使われる。
【００５１】
図３は、図２でステップ２００を細部的に示すフローチャートである。
【００５２】
ステップ２１０で、トレーニングフェースイメージ前処理部２０は、フェースイメージそれぞれから背景領域を分離させる。
【００５３】
ステップ２２０で、トレーニングフェースイメージ前処理部２０は、目の位置を基準に背景領域が除去されたフェースイメージの大きさを再調整することによりフェースイメージを正規化させる。例えば、余白が切断されたフェースイメージは、１２０＊１６０（ピクセル）に正規化される。また、イメージ前処理部は、ガウス低域通過フィルタを通じてフェースイメージをフィルタリングして、ノイズが除去されたフェースイメージが得られる。
【００５４】
ステップ２３０で、トレーニングフェースイメージ前処理部２０は、正規化されたフェースイメージに照度の分散を低めるための照明前処理を行う。正規化されたフェースイメージで照度の偏差は、フェース認識効率を落とすことがあるので、照度の分散を除去する必要がある。例えば、ディライティング（ｄｅｌｉｇｈｔｉｎｇ）アルゴリズムを利用して、正規化されたフェースイメージで照度の分散を除去しうる。
【００５５】
ステップ２４０は、トレーニングフェースイメージ前処理部２０は、記述子生成及びフェース認識に使われるトレーニングフェースイメージセットを構築する。
【００５６】
ステップ２５０で、ガボールウェーブレット第１特徴抽出部３０は、ステップ１００を通じてガボールウェーブレット拡張フィルタをトレーニングフェースイメージのそれぞれに対して適用し、トレーニングフェースイメージからガボールウェーブレット特徴を抽出する。例えば、フェースイメージの大きさが１２０×１６０［ピクセル］であるとき、拡張されたガボールウェーブレット特徴の数は、
【００５７】
【数３９】
2008123521.tif 000017
である）×（大きさ、位相）となる。
【００５８】
図４は、図２でステップ２００によって拡張されたガボールウェーブレット特徴を構築する例を示すフローチャートである。図４に示したように、ガボールウェーブレット拡張フィルタの入力は、前処理されたフェースイメージ情報である。ガボールウェーブレットフィルタリングを通じて前処理されたフェースイメージ情報から、次のような式を満足させる実数部と虚数部との値が得られる。
【００５９】
ガボールウェーブレット拡張フィルタで実数部のフィルタは、下記式（２）のように定義される。
【００６０】
【数４０】
2008123521.tif 000018
ガボールウェーブレット拡張フィルタで虚数部のフィルタは、下記式（３）のように定義される。
【００６１】
【数４１】
2008123521.tif 000019
前記実数部と虚数部とのフィルタを通じて得た実数部と虚数部とは、下記数式で定義される大きさ特徴と位相特徴とを有するガボールウェーブレット特徴に変換される。大きさ特徴は、下記式（４）で定義され、位相特徴は、式（５）で定義される。
【００６２】
【数４２】
2008123521.tif 000020
ステップ３００（図２）で、選別部４０は、統計的なリサンプリングアルゴリズムの一つであるブースティング学習を利用して、ガボールウェーブレット第１特徴抽出部から抽出された拡張ガボールウェーブレット特徴から効率的なガボールウェーブレット特徴を選別してガボールウェーブレット特徴セットを構築する。
【００６３】
図５は、図２でブースティング学習を通じてフェースイメージ分類に適したガボールウェーブレット特徴セットを選別するステップ（ステップ３００）をさらに詳細に説明するフローチャートである。
【００６４】
ステップ２００で抽出したガボールウェーブレット特徴は、ガボールウェーブレット拡張フィルタを通じて抽出されたものであって、ガボールウェーブレット特徴の数が大きいという問題がある。本実施形態では、ステップ３００を通じてブースティング学習過程を通じてフェース認識に効率的なガボールウェーブレット特徴を抽出することにより複雑な計算量を減少させる。
【００６５】
ステップ３１０で、サブセット分割部４１は、ガボールウェーブレット特徴をサブセット単位に分割する。ステップ２００を通じて抽出された巨大ガボールガボールウェーブレット特徴は、９,２１６,０００（１２０×１６０×８×１０×３×２）であって、ステップ３１０でサブセット分割部は、２０個のサブセットに分離する。すなわち、それぞれのサブセットは、４６０,８００個のガボールウェーブレット特徴を含む。
【００６６】
ステップ３２０で、ブースティング学習部４２は、ブースティング学習を通じてそれぞれのサブセットからガボールウェーブレット特徴候補を選別する。内部人と外部人とのガボールウェーブレット特徴を利用すれば、色々な人のフェース認識において、マルチクラス（一人が１クラスである）の問題を内部人または外部人の２クラスの問題に転換させうる。ここで、内部人とは、特定の１人から獲得されたフェースイメージグループを意味し、外部人とは、特定された１人でない他の人から獲得されたフェースイメージグループを意味する。内部人と外部人との間のガボールウェーブレット特徴値の差は、内部人と外部人とを分類する基準となり、トレーニングの対象となる全てのガボールウェーブレット特徴を組合わせることにより、内部人のフェースイメージ及び外部人のフェースイメージ組を生成しうる。ブースティング学習に先立ち、それぞれのサブセットから適正数のフェースイメージ組、例えば、ランダムに１００００組の内部人フェースイメージ及び外部人フェースイメージ組を選択しうる。
【００６７】
図６は、図２でステップ３００のパラレルブースティング学習についての概念図である。
【００６８】
フェースイメージ認識に効果的な候補ガボールウェーブレット特徴を、それぞれのサブセットから選択する過程が同時に並列的に行われるというのは、分散されたコンピューティングと速い統計的な学習とのための重要なメカニズムとなる。
【００６９】
例えば、それぞれサブセットからランダムに選択された１００００組の内部人及び外部人フェースイメージ特徴に対してブースティング学習を行うことにより、効果的で補充的な特性を有する２０００組の内部人及び外部人フェースイメージ特徴をガボールウェーブレット特徴候補として選別しうる。
【００７０】
ステップ３３０で、ステップ３２０を通じてそれぞれのサブセットから選別されたガボールウェーブレット特徴候補を収集することにより、新たなガボールウェーブレット特徴プールを生成する。本実施形態では、サブセットの数が２０個であるので、総４００００組の内部人及び外部人フェースイメージ組からなる新たなガボールウェーブレット特徴プールを生成しうる。そして、４００００組の内部人及び外部人フェースイメージ組を対象にブースティング学習を行うことにより、さらに強力なガボールウェーブレット特徴を選択しうる。
【００７１】
ステップ３４０で、ブースティング学習部４２は、ステップ３３０を通じて生成されたガボールウェーブレット特徴候補プールを対象に再びブースティング学習を行うことにより、一般的なガボールウェーブレット特徴セットを生成する。
【００７２】
図７は、図５のステップ３２０及びステップ３４０のブースティング学習過程についてのフローチャートである。
【００７３】
ステップ３２１で、ブースティング学習部４２は、全てのトレーニングフェースイメージをブースティング学習以前に同じ加重値に初期化する。
【００７４】
ステップ３２２で、ブースティング学習部４２は、現在の加重値分布によって最良のガボールウェーブレット特徴を選択する。すなわち、サブセット内のガボールウェーブレット特徴のうち、フェースイメージの認識効率を向上させうるガボールウェーブレット特徴を選別する。フェースイメージの認識効率と関連した係数としては、本人であることを確認する認証率（ＶＲ：Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｒａｔｉｏ）があり、認証率を基準にガボールウェーブレット特徴を選別しうる。
【００７５】
ステップ３２３で、ブースティング学習部４２は、選別されたガボールウェーブレット特徴を利用して、全てのトレーニングフェースイメージの加重値を再調整する。全てのトレーニングフェースイメージに対して未分類されたサンプルの加重値は向上させ、確認されたサンプルの加重値は減らす。
【００７６】
ステップ３２４で、ブースティング学習部４２は、選択された特性がＦＡＲ（Ｆａｌｓｅ  Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ  Ｒａｔｅ）（例えば、０.０００１）とＦＲＲ（Ｆａｌｓｅ  Ｒｅｊｅｃｔ  Ｒａｔｅ）（例えば、０.０１）とを満足させられない場合には、現在の加重値分布によって一つのガボールウェーブレット特徴をさらに選択し、全てのトレーニングフェースイメージに対して加重値を再び付与する。ここで、ＦＡＲは、誤認識率であって、本人でないにも拘わらず本人と承認されることを称し、ＦＲＲは、本人であるにも拘わらず拒否される拒否認識誤率を意味する。
【００７７】
既存のブースティング学習方法としては、ＡｄａＢｏｏｓｔ、ＧｅｎｔｌｅＢｏｏｓｔ、ｒｅａｌＢｏｏｓｔ、ＫＬＢｏｏｓｔ及びＪＳＢｏｏｓｔの学習方法がある。ブースティング学習を利用してそれぞれのサブセットから相互補完的なガボールウェーブレット特徴を選択することは、結果的にフェースイメージの認識効率を向上させる一つの理由となる。
【００７８】
図８は、図２で線形判別分析を通じてベーシスベクトルを計算する過程を説明するフローチャートである。線形判別分析方法は、集団の間の特性差を極大化させうる変数の線形結合を導出し、このような線形結合によって新たな変数上に集団がどのように配列されるかを参照し、各変数に付与された加重値を再調整することにより、２つまたは２つ以上のクラスを最もよく分類できる特徴の組合わせを探す方法である。線形判別分析方法の例としては、ＬＤＡ（Ｌｉｎｅａｒ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）方法とフィッシャーの線形分別（ＦＬＤ）方法とがある。本実施形態では、カーネルＬＤＡ学習方式を利用してフェースを認識する方法について説明する。
【００７９】
ステップ４１０で、カーネルセンター選択部５１は、ブースティング学習結果によって抽出された全てのトレーニングフェースイメージのそれぞれに対してカーネルセンターをランダムに選択する。
【００８０】
ステップ４２０で、第１内積部５２は、ガボールウェーブレット特徴セットとカーネルセンターとの内積を通じて特徴ベクトルを抽出する。内積のためのカーネル関数は、下記式（６）で表現される。
【００８１】
【数４３】
2008123521.tif 000021
ここで、
【００８２】
【数４４】
2008123521.tif 000022
は、カーネルセンターのうち一つであり、
【００８３】
【数４５】
2008123521.tif 000023
は、トレーニングサンプルのうち一つである。それぞれのトレーニングサンプルに対する新たな特徴ベクトルの次元は、代表サンプルの次元と同じである。
【００８４】
ステップ４３０で、ＬＤＡ学習部５３は、ＬＤＡ学習を通じて抽出された特徴ベクトルからＬＤＡベーシスベクトルを生成する。
【００８５】
図９は、図８でのステップ４１０を細部的に示すフローチャートである。図９に示されたアルゴリズムは、連続フォワード選定アルゴリズムであって、次のようなステップを含む。
【００８６】
ステップ４１１で、カーネルセンター選択部５１は、１人の全てのトレーニングフェースイメージから一つのサンプルを代表的なサンプル（カーネルセンター）としてランダムに選択する。
【００８７】
ステップ４１２で、カーネルセンター選択部５１は、カーネルセンターではない残りのフェースイメージから一つの候補イメージを選択するが、候補とカーネルセンターとの最短距離が最大となるように一つの候補が残りのフェースイメージから選択する。フェースイメージ候補の選択は、下記式（７）で表現される。
【００８８】
【数４６】
2008123521.tif 000024
ここで、Ｓは、残りのサンプルであり、Ｋは、選択された代表サンプルである。
【００８９】
ステップ４１３で、カーネルセンターの数が十分であるか否かを判断する。ステップ４１３の判断によってカーネルセンターの数が十分でなければ、代表サンプルを一つさらに選択する過程をカーネルセンターの数が十分になるまで、ステップ４１１ないし４１３を反復する。カーネルセンターの数が十分であるか否かは、認証率（ＶＲ）と所定の基準値とを比較することにより判断しうる。例えば、１人に対して１０個のカーネルセンターを選択し、トレーニングセットに２００人があれば、総２０００個ほどの代表サンプル（カーネルセンター）があることになり、ステップ４２０を通じて得られる特性ベクトルの次元は、代表サンプルの次元２０００と同一になる。
【００９０】
図１０は、図８でステップ４３０を説明する線形判別分類学習過程についての細部フローチャートである。線形判別分析（ＬＤＡ）方法は、クラス内のスキャッタを減らしつつ、クラス間スキャッタを最大化するサブ空間にデータを線形に投影させる方法である。本ステップを通じて生成されるＬＤＡベーシスベクトルは、フェース認識の対象となる集団の特性を代表し、その集団の構成員のフェース認識に効率的に使われる代表値であって、ＬＤＡベーシスベクトルは、次のような過程を通じて計算しうる。
【００９１】
ステップ４３１で、クラス内の分散を表すスキャッタ行列Ｓｗと、クラス間の分散を表すスキャッタ行列Ｓｂとを、新たな特性ベクトルを有する全てのトレーニングサンプルを利用して計算でき、下記式（８）で定義される。
【００９２】
【数４７】
2008123521.tif 000025
ここで、トレーニングフェースイメージセットがＣ個のクラスからなり、ｘを第ｃクラスＸｃの成分であるデータベクトルとし、第ｃクラスＸｃがＭｃ個であるデータベクトルからなる場合、μｃは、第ｃクラスの平均ベクトルを表し、μは、トレーニングフェースイメージセット全体の平均ベクトルを表す。
【００９３】
ステップ４３２で、Ｓｗを固有分解すれば、固有値行列であるＤと、固有ベクトル行列であるＶとを計算でき、下記式（９）のように表現される。
【００９４】
【数４８】
2008123521.tif 000026
ステップ４３３で、クラス間スキャッタ行列Ｓｂから式（１０）によるＳＴを計算しうる。
【００９５】
【数４９】
2008123521.tif 000027
ステップ４３４で、ＳＴを固有分解することにより、下記式（１１）のように行列ＳＴから固有ベクトル行列であるＵと固有値行列Ｒとを計算しうる。
【００９６】
【数５０】
2008123521.tif 000028
ステップ４３４で、式（１２）によってベーシスベクトルＰを計算しうる。
【００９７】
【数５１】
2008123521.tif 000029
ステップ５００（図２）で、ガボールウェーブレット第２特徴抽出部８０は、入力イメージにガボールウェーブレットセットを適用して入力イメージからガボールウェーブレット特徴を抽出する。
【００９８】
図２に示されていないが、ステップ５００は、入力イメージを獲得し、入力イメージを前処理する過程をさらに含む。前記前処理過程は、前述した前処理過程（ステップ２００、３００）と同じである。入力イメージについてのガボールウェーブレット特徴は、前処理過程を通過した入力イメージについてステップ３００を通じて選別されたガボールウェーブレット特徴セットを適用することにより抽出しうる。
【００９９】
ステップ６００で、フェース記述子生成部９０は、ステップ５００で抽出されたガボールウェーブレット特徴を利用したベーシスベクトルとのプロジェクションを通じてフェース記述子を生成する。
【０１００】
ステップ６００で、第２内積部９１は、ステップ５００で抽出されたガボールウェーブレット特徴と、カーネルセンター選択部５１を通じて選択されたカーネルセンターとの内積を通じて新たな特徴ベクトルを生成し、プロジェクション部９２は、新たな特徴ベクトルをベーシスベクトルに投影することによりフェース記述子を生成させる。
【０１０１】
以下では、本発明の図面及び実施形態を参照して、本発明のフェース認識装置及び認識方法について詳細に説明する。
【０１０２】
図１１は、本発明の一実施形態によるフェース認識装置２０００のブロック図である。
【０１０３】
本実施形態のフェース認識装置２０００は、トレーニングフェースイメージデータベース２０１０、トレーニングフェースイメージ前処理部２０２０、ガボールウェーブレット第１特徴抽出部２０３０、選別部２０４０、ベーシスベクトル生成部２０５０、類似度判断部２０６０、承認部２０７０、ＩＤ入力部２１００、入力イメージ獲得部２１１０、入力イメージ前処理部２１２０、入力イメージのガボールウェーブレット特徴抽出部２１３０、入力イメージのフェース記述子生成部２１４０、ターゲットイメージ読み取り部２２１０、ターゲットイメージ前処理部２２２０、ターゲットイメージのガボールウェーブレット特徴抽出部２２３０及びターゲットイメージのフェース記述子生成部２２４０を備える。
【０１０４】
図１１に示された２０１０〜２０５０に記載された構成要素は、図１に記載された構成要素に対応するので、以下で重複説明は省略する。
【０１０５】
ＩＤ入力部２１００は、フェース認識の対象（またはフェース検証の対象）となる人からＩＤを受信する。
【０１０６】
入力イメージ獲得部２１１０は、デジタルカメラなどの画像獲得手段を通じてフェース認識の対象となる人のフェースイメージを獲得する。
【０１０７】
ターゲットイメージ読み取り部２２１０は、ＩＤ入力部２１００からの入力ＩＤによるフェースイメージをトレーニングフェースイメージデータベース２０１０から読み取る。入力イメージ前処理部２１２０とターゲットイメージ前処理部２２２０とを通じたイメージ前処理過程は、前述した通りである。
【０１０８】
入力イメージのガボールウェーブレット特徴抽出部２１３０は、入力イメージにガボールウェーブレット特徴セットを適用し、入力イメージからガボールウェーブレット特徴を抽出する。ガボールウェーブレット特徴セットは、事前のブースティング学習を通じて選別部２０４０に保存されたものである。
【０１０９】
入力イメージ内積部２１４１は、入力イメージから抽出されたガボールウェーブレット特徴とカーネルセンターとの内積を計算して入力イメージの特徴ベクトルを生成する。ターゲットイメージ内積部２２４１は、ターゲットイメージから抽出されたガボールウェーブレット特徴とカーネルセンターとの内積を通じてターゲットイメージの特徴ベクトルを生成する。カーネルセンターは、カーネルセンター選択部２０５１を通じて事前に選別される。
【０１１０】
入力イメージプロジェクション部２１４２は、入力イメージの特徴ベクトルをベーシスベクトルに投影して入力イメージのフェース記述子を生成する。ターゲットイメージのプロジェクション部２２４２は、ターゲットイメージの特徴ベクトルをベーシスベクトルに投影してターゲットイメージのフェース記述子を生成する。ベーシスベクトルは、ＬＤＡ学習部２０５３による事前のＬＤＡ学習を通じて生成されたものである。
【０１１１】
フェース記述子類似度判断部２０６０は、入力イメージプロジェクション部２１４２とターゲットイメージプロジェクション部２２４２とから生成された入力イメージとターゲットイメージとのフェース記述子間の類似度を判断する。類似度は、それぞれのフェース記述子間のコサイン距離を計算することにより判断しうる。コサイン距離以外にも、ユークリッド距離、マハラノビス距離がフェース認識のために使われる。
【０１１２】
承認部２０７０は、フェース記述子の類似度判断部２０６０の判断結果、同一人物と判断された場合には、ＩＤを入力した人を承認処理する。もし、同一人物でないと判断された場合には、フェースイメージを再び撮影するか、または承認拒否を行える。
【０１１３】
図１２は、本発明の一実施形態によるフェース認識方法を示すフローチャートである。本実施形態によるフェース認識方法は、フェース認識装置２０００で時系列的に処理される、次のようなステップで構成される。
【０１１４】
ステップ１０００で、ＩＤ入力部２１００は、フェースフェース認識（または身元確認）の対象となる人のＩＤを受信する。
【０１１５】
ステップ１１００で、入力イメージ獲得部２１１０は、フェース認識の対象となる人のフェースイメージを獲得する。ステップ１１００’は、ステップ１０００を通じて受信されたＩＤによるフェースイメージをトレーニングフェースイメージデータベース２０１０から読み取るステップである。
【０１１６】
ステップ１２００で、入力イメージのガボールウェーブレット特徴抽出部２１３０は、入力フェースイメージからガボールウェーブレット特徴を抽出するステップである。ステップ１２００に先立ち、ステップ１１００を通じて獲得されたフェースイメージは、図３による前処理プロセスをさらに含むことが望ましい。ステップ１２００で、入力イメージのガボールウェーブレット特徴抽出部２１３０は、前処理された入力フェースイメージに選別部を通じて生成された拡張されたガボールウェーブレット特徴セットをガボールフィルタとして適用することにより、入力フェースイメージのガボールウェーブレット特徴を抽出する。
【０１１７】
ステップ１２００’で、ターゲットイメージのガボールウェーブレット特徴抽出部２２３０は、ＩＤによって選別され、前処理過程によって獲得したフェースイメージに前記ガボールウェーブレット特徴セットをガボールフィルタとして適用することにより、ターゲットイメージのガボールウェーブレット特徴を抽出する。トレーニングフェースイメージデータベース２０１０にターゲットイメージのガボールウェーブレット特徴が既にデータベースとして構築されていれば、ステップ１２００’は、不要になる。
【０１１８】
ステップ１３００で、入力イメージ内積部２１４１が入力イメージのガボールウェーブレット特徴と、カーネルセンター選択部２０５１を通じて選択されたカーネルセンターとの内積を通じて入力イメージの特徴ベクトルを計算する。同様に、ステップ１３００’で、ターゲットイメージの内積部２２４１は、ターゲットイメージのガボールウェーブレット特徴とカーネルセンターとの内積を通じてターゲットイメージ特徴ベクトルを計算する。
【０１１９】
ステップ１４００で、入力イメージプロジェクション部２１４２は、ステップ１３００を通じて計算された入力イメージの特徴ベクトルをＬＤＡベーシスベクトルに投影することにより、入力イメージのフェース記述子を生成する。同様に、ターゲットイメージプロジェクション部２２４２は、ターゲットイメージの特徴ベクトルをＬＤＡベーシスベクトルに投影することによりターゲットイメージのフェース記述子を生成する（ステップ１４００’）。
【０１２０】
ステップ１５００で、コサイン距離計算部（図示せず）は、入力イメージのフェース記述子とターゲットイメージのフェース記述子とのコサイン距離を計算する。本ステップで、二つのフェース記述子間の距離は、フェース認識とフェース検証とのために計算される。コサイン距離以外にも、ユークリッド距離、マハラノビス距離がフェース認識のために使われる。
【０１２１】
ステップ１６００で、類似度判断部２０６０は、ステップ１５００で計算されたコサイン距離が所定の値より小さい場合、同一人物と判断（ステップ１７００）し、所定の値より大きい場合、他の人物と判断（ステップ１８００）することにより、フェース認識過程は終了する。
【０１２２】
一方、本発明は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にコンピュータ可読コードで具現することが可能である。コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取られるデータが保存される全ての種類の記録装置を含む。
【０１２３】
コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例としては、ＲＯＭ（リード  オンリ  メモリ）、ＲＡＭ（ランダム  アクセス  メモリ）、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、光データ保存装置があり、またキャリアウェーブ（例えば、インターネットを通じた伝送）の形態で具現するものを含む。また、コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、ネットワークに連結されたコンピュータシステムに分散され、分散方式でコンピュータ可読コードが保存され、かつ実行されうる。そして、本発明を具現するための機能的なプログラム、コード及びコードセグメントは、本発明が属する技術分野のプログラマーによって容易に推論される。
【０１２４】
以上、本発明について望ましい実施形態を中心に説明した。当業者は、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲で変形された形態で本発明を具現できるということが分かるであろう。したがって、前記開示された実施形態は、限定的な観点でなく、説明的な観点で考慮されねばならない。本発明の範囲は、前述した説明でなく、特許請求の範囲に現れており、それと同等な範囲内にある全ての差異点は、本発明に含まれていると解釈されねばならない。
【産業上の利用可能性】
【０１２５】
本発明は、セキュリティ関連の技術分野に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１２６】
【図１】本発明の一実施形態によるフェース記述子の生成装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態によるフェース記述子の生成方法を示すフローチャートである。
【図３】図２で、ステップ２００を細部的に示すフローチャートである。
【図４】図２で、ステップ２００によって拡張されたガボールウェーブレット特徴を構築する例を示すフローチャートである。
【図５】図２で、ステップ３００を細部的に示すフローチャートである。
【図６】図２で、ステップ３００のパラレルブースティング学習についての概念図である。
【図７】図５で、ステップ３２０を細部的に示すフローチャートである。
【図８】図２で、ステップ４００を細部的に示すフローチャートである。
【図９】図８で、ステップ４１０を細部的に示すフローチャートである。
【図１０】図８で、ステップ４３０を細部的に示すフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施形態によるフェース認識装置を示すブロック図である。
【図１２】本発明の一実施形態によるフェース認識方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２７】
１        フェース記述子生成装置
１０、２０１０  トレーニングフェースイメージデータべース
２０、２０２０  トレーニングフェースイメージ前処理部
３０、２０３０  ガボールウェーブレット第１特徴抽出部
４０、２０４０  選別部
４１      サブセット分割部
４２      ブースティング学習部
４３      ガボールウェーブレットセット保存部
５０、２０５０  ベーシスベクトル生成部
５１、２０５１  カーネルセンター選択部
５２、２０５２  第１内積部
５３、２０５３  ＬＤＡ学習部
６０、２１１０  入力イメージ獲得部
７０、２１２０  入力イメージ前処理部
８０      ガボールウェーブレット第２特徴抽出部
９０      フェース記述子生成部
９１      第２内積部
９２      プロジェクション部
２０００  フェース認識装置
２０６０  フェース記述子類似度判断部
２０７０  承認部
２１００  ＩＤ入力部
２１３０  入力イメージのガボールウェーブレット特徴抽出部
２１４０  入力イメージのフェース記述子生成部
２１４１  入力イメージ内積部
２１４２  入力イメージプロジェクション部
２２１０  ターゲットイメージ読み取り部
２２２０  ターゲットイメージ前処理部
２２３０  ターゲットイメージのガボールウェーブレット特徴抽出部
２２４０  ターゲットイメージのフェース記述子生成部
２２４１  ターゲットイメージ内積部
２２４２  ターゲットイメージのプロジェクション部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図４】
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