(57)【要約】【課題】　人工神経網を利用して顔を認識する顔認識法及び装置を提供する。【解決手段】　顔の特徴パターンを示す固有パクセルを生成し、生成された固有パクセルのうち所定数の固有パクセルを選定する固有パクセル選定部と、入力映像を選定された固有パクセルでそれぞれフィルタリングする固有フィルタリング部と、選定された固有パクセルにそれぞれ対応し、対応する固有パクセルでフィルタリングされた映像の信号を入力され、顔認識結果を出力する所定数の神経網と、それぞれの神経網から認識結果を入力され、入力映像の最終顔認識結果を出力する判断部とを含む。よって、多数の神経網を並列に構成し、それぞれの神経網を類似のパターン的特徴を有する固有フィルタリングされた映像で学習して顔認識を行うことにより、神経網の学習時間を顕著に短縮でき、神経網学習収束速度を大幅改善できる。【選択図】　　　図２Ａ
2004078959.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
　人工神経網を利用して顔を認識する顔認識装置であり、
　顔の特徴パターンを示す固有パクセルを生成し、生成された固有パクセルのうち所定数の固有パクセルを選定する固有パクセル選定部と、
　入力顔映像を前記選定された固有パクセルでそれぞれフィルタリングする固有フィルタリング部と、
　前記選定された固有パクセルにそれぞれ対応し、対応する固有パクセルでフィルタリングされた映像の信号を入力され、顔認識結果を出力する所定数の神経網と、
　前記それぞれの神経網から認識結果を入力され、前記入力映像の最終顔認識結果を出力する判断部とを含むことを特徴とする顔認識装置。
【請求項２】
　人工神経網を利用して顔を認識する顔認識装置であり、
　顔の特徴パターンを示す固有パクセルを生成し、生成された固有パクセルのうち所定数の固有パクセルを選定する固有パクセル選定部と、
　顔映像を入力されて所定形式に正規化された顔映像を出力する入力映像正規化部と、
　前記正規化された入力映像を前記選定された固有パクセルでそれぞれフィルタリングする固有フィルタリング部と、
　前記それぞれの固有パクセルでフィルタリングされたそれぞれの映像をサブサンプリングして神経網に入力するのに適したサイズの映像を出力するサブサンプリング部と、
　前記選定された固有パクセルにそれぞれ対応し、対応する固有パクセルでフィルタリングされてサブサンプリングされた映像の信号を入力され、顔認識結果を出力する所定数の神経網と、
　前記それぞれの神経網から認識結果を入力され、前記入力映像の最終顔認識結果を出力する判断部とを含むことを特徴とする顔認識装置。
【請求項３】
　前記固有パクセル選定部は、
　任意の顔映像を所定のブロックに分割し、前記各ブロックに主成分分析法を適用して顔の一定の特徴パターンを示す固有パクセルを生成することを特徴とする請求項１または２に記載の顔認識装置。
【請求項４】
　前記固有パクセル選定部は、
　前記選定された固有パクセルのうち固有値の大きいベクトルの順序で所定数のベクトルを選択することを特徴とする請求項３に記載の顔認識装置。
【請求項５】
　前記固有フィルタリング部は、
　前記入力映像に対して前記それぞれの固有パクセルを移動させつつコンボリューション演算を行うことにより、前記入力映像を固有フィルタリングすることを特徴とする請求項１または２に記載の顔認識装置。
【請求項６】
　前記固有フィルタリング部は、
　前記入力された映像を所定のブロックに分割し、分割された前記ブロックと固有パクセルとが所定部分重なるように前記固有パクセルを移動させつつコンボリューション演算を行い、所定サイズに縮小された固有フィルタリングされた映像を出力することを特徴とする請求項５に記載の顔認識装置。
【請求項７】
　前記神経網はモーメンタムを付加した逆伝播アルゴリズムにより学習され、
　この時の重み係数ｗiは次の数式により更新され、
【数１】
2004078959.tif 000008
　前記ηは学習係数を、前記ｊは現在ユニットのインデックスを、ｉはユニットｊに先行するユニットのインデックスを、δjはユニットｊの出力誤差を、Ｏiはユニットｉの出力を、αはモーメンタムの影響を特定する定数をそれぞれ示すことを特徴とする請求項１または２に記載の顔認識装置。
【請求項８】
　前記神経網の出力層のニューロン数は学習された顔の数と同じであることを特徴とする請求項１または２に記載の顔認識装置。
【請求項９】
　前記判断部は、
　入力された各神経網の出力層ニューロンの出力値を所定範囲の値に変換して信頼値を計算し、前記信頼値を前記各神経網の出力層ニューロンについて合算する信頼値計算部と、
　前記信頼値により上位所定数の神経網から検出された顔を選定する顔選定部と、
　前記各神経網の信頼値にグレードを付与し、前記選定された顔について全体神経網の第１グレード順序及び上位所定数の神経網の第２グレード順序を計算するグレード演算部と、
　前記第１及び第２グレード順序を所定の第１及び第２臨界グレード順序とそれぞれ比較して前記選定された顔を所定の顔グループに分類するグルーピング部と、
　前記所定の顔グループのうち第１及び第２臨界グレード順序より大きい第１及び第２グレードを有する第１顔グループに属する顔を認識結果として出力する認識結果出力部とを含むことを特徴とする請求項１または２に記載の顔認識装置。
【請求項１０】
　前記信頼値計算部は、
　各神経網の出力層ニューロンの各出力値を、各出力値に対する神経網の出力値を全て合算した値の比に変換することを特徴とする請求項９に記載の顔認識装置。
【請求項１１】
　前記信頼値計算部は、
　前記各神経網の出力層ニューロンの各出力値を次の数式により変換し、
【数２】
2004078959.tif 000009
　前記Ｗαは各神経網の出力層ニューロンの実際出力値を、βは各神経網の出力層ニューロン数をそれぞれ示すことを特徴とする請求項１０に記載の顔認識装置。
【請求項１２】
　前記信頼値計算部は、
　前記変換された出力値を利用して次の数式
【数３】
2004078959.tif 000010
により神経網の信頼値を計算し、前記ｙmax,1は最も大きい変換された出力値を、ｙmax,2は２番目に大きい変換された出力値をそれぞれ示すことを特徴とする請求項１０に記載の顔認識装置。
【請求項１３】
前記神経網の信頼値は、
変換された最大出力値を有する出力層ニューロンの信頼値が設定され、残りの出力層ニューロンの信頼値は０が設定されることを特徴とする請求項１２に記載の顔認識装置。
【請求項１４】
　前記グレード演算部は、
　前記各神経網の信頼値にグレードを付与し、前記選定された顔に対する全体神経網のグレードを上位神経網から下位神経網への順序で羅列した第１グレード順序及び前記選定された顔に対する前記所定数の神経網のグレードを上位神経網から下位神経網への順序で羅列した第２グレード順序を計算することを特徴とする請求項１１に記載の顔認識装置。
【請求項１５】
　前記認識結果出力部は、
　第１顔グループに属する複数の顔のうち前記信頼値計算部から入力された合算された信頼値が大きい顔を認識結果として出力することを特徴とする請求項１１に記載の顔認識装置。
【請求項１６】
　人工神経網を利用して顔を認識する顔認識法であり、
　（ａ）顔の特徴パターンを示す固有パクセルを生成し、生成された固有パクセルのうち所定数の固有パクセルを選定する段階と、
　（ｂ）前記選定された固有パクセルを利用して前記神経網を学習する段階と、
　（ｄ）入力映像を前記選定された固有パクセルでそれぞれ固有フィルタリングし、前記固有フィルタに対応する顔特徴パターンの示される固有フィルタリングされた映像を得る段階と、
　（ｆ）前記固有フィルタリングされた映像を前記選定された固有パクセルにそれぞれ対応する神経網に出力してそれぞれの顔特徴パターンについて顔認識を行う段階と、
　（ｇ）前記各神経網の顔認識結果を分析し、前記入力映像の最終顔認識結果を出力する段階とを含むことを特徴とする顔認識法。
【請求項１７】
　人工神経網を利用して顔を認識する顔認識法であり、
　（ａ）顔の特徴パターンを示す固有パクセルを生成し、生成された固有パクセルのうち所定数の固有パクセルを選定する段階と、
　（ｂ）前記選定された固有パクセルを利用して前記神経網を学習する段階と、
　（ｃ）入力された顔映像を所定形式の顔映像に正規化する段階と、
　（ｄ）前記正規化された顔映像を前記選定された固有パクセルでそれぞれ固有フィルタリングし、前記固有フィルタに対応する顔特徴パターンの示される固有フィルタリングされた映像を得る段階と、
　（ｅ）前記固有フィルタリングされたそれぞれの映像をサブサンプリングして神経網に入力するのに適したサイズの映像を得る段階と、
　（ｆ）前記固有フィルタリングされてサブサンプリングされた映像を前記選定された固有パクセルにそれぞれ対応する神経網に出力してそれぞれの顔特徴パターンについて顔認識を行う段階と、
　（ｇ）前記各神経網の顔認識結果を分析し、前記入力映像の最終顔認識結果を出力する段階とを含むことを特徴とする顔認識法。
【請求項１８】
　前記（ａ）段階は、
　任意の顔映像を所定のブロックに分割し、前記各ブロックに主成分分析法を適用して顔の一定の特徴パターンを示す固有パクセルを生成する段階を含むことを特徴とする請求項１６または１７に記載の顔認識法。
【請求項１９】
　前記（ａ）段階は、
　前記生成された固有パクセルのうち固有値の大きいベクトルの順序で所定数のベクトルを選択する段階をさらに含むことを特徴とする請求項１８に記載の顔認識法。
【請求項２０】
　前記（ｂ）段階は、
　モーメンタムを付加した逆伝播アルゴリズムにより前記神経網を学習し、
　この時の重み係数Ｗiは次の数式により更新され、
【数４】
2004078959.tif 000011
　前記ηは学習係数を、前記ｊは現在ユニットのインデックスを、ｉはユニットｊに先行するユニットのインデックスを、δjはユニットｊの出力誤差を、Ｏiはユニットｉの出力を、αはモーメンタムの影響を特定する定数をそれぞれ示すことを特徴とする請求項１６または１７に記載の顔認識法。
【請求項２１】
　前記神経網の出力層のニューロン数は学習された顔の数と同じであることを特徴とする請求項１６または１７に記載の顔認識法。
【請求項２２】
　前記（ｄ）段階は、
　前記入力映像に対して前記それぞれの固有パクセルを移動させつつコンボリューション演算を行うことにより、前記入力映像を固有フィルタリングすることを特徴とする請求項１６または１７に記載の顔認識法。
【請求項２３】
　前記（ｄ）段階は、
　前記入力映像を所定のブロックに分割し、分割された前記ブロックと固有パクセルとが所定部分重なるように前記固有パクセルを移動させつつコンボリューション演算を行い、所定サイズに縮小された固有フィルタリングされた映像を得ることを特徴とする請求項２２に記載の顔認識法。
【請求項２４】
　前記（ｂ）段階は、
　（ｂ１）入力された学習映像を所定形式に正規化する段階と、
　（ｂ２）前記正規化された学習映像を前記（ａ）段階にて選定された固有パクセルでそれぞれ固有フィルタリングし、前記固有フィルタに対応する顔特徴パターンの示される固有フィルタリングされた映像を得る段階と、
　（ｂ３）前記固有フィルタリングされたそれぞれの映像をサブサンプリングし、前記選定された固有パクセルにそれぞれ対応する神経網に入力し、前記それぞれの神経網を学習する段階とを含むことを特徴とする請求項１６または１７に記載の顔認識法。
【請求項２５】
　前記（ｇ）段階は、
　（ｇ１）前記出力層ニューロンの出力値を所定範囲の値に変換して信頼値を計算し、前記信頼値を前記各神経網の出力層ニューロンについて合算する段階と、
　（ｇ２）前記信頼値により上位所定数の神経網から検出された顔を選定する段階と、
　（ｇ３）前記各神経網の信頼値にグレードを付与し、前記選定された顔について全体神経網の第１グレード順序及び上位所定数の神経網の第２グレード順序を計算する段階と、
　（ｇ４）前記第１及び第２グレード順序を所定の第１及び第２臨界グレード順序とそれぞれ比較して前記選定された顔を所定の顔グループに分類する段階と、
　（ｇ５）前記所定の顔グループのうち第１及び第２臨界グレード順序より大きい第１及び第２グレードを有する第１顔グループに属する顔を認識結果として出力する段階とを含むことを特徴とする請求項１６または１７に記載の顔認識法。
【請求項２６】
　前記（ｇ１）段階は、
　各神経網の出力層ニューロンの各出力値を、各出力値に対する神経網の出力値を全て合算した値の比に変換する段階を含むことを特徴とする請求項２５に記載の顔認識法。
【請求項２７】
　前記（ｇ１）段階は、
　前記各神経網の出力層ニューロンの各出力値を次の数式により変換し、
【数５】
2004078959.tif 000012
　前記Ｗαは各神経網の出力層ニューロンの実際出力値を、βは各神経網の出力層ニューロン数をそれぞれ示すことを特徴とする請求項２６に記載の顔認識法。
【請求項２８】
　前記（ｇ１）段階は、
　前記変換された出力値を利用して次の数式
【数６】
2004078959.tif 000013
により神経網の信頼値を計算する段階をさらに含み、前記ｙmax,1は最も大きい変換された出力値を、ｙmax,2は２番目に大きい変換された出力値をそれぞれ示すことを特徴とする請求項２６に記載の顔認識法。
【請求項２９】
　前記各神経網の信頼値は、
　前記変換された最大出力値を有する出力層ニューロンの信頼値が設定され、残りの出力層ニューロンの信頼値は０が設定されることを特徴とする請求項２８に記載の顔認識法。
【請求項３０】
　前記（ｇ３）段階は、
　前記各神経網の信頼値にグレードを付与する段階と、
　前記選定された顔に対する全体神経網のグレードを上位神経網から下位神経網への順序で羅列した第１グレード順序及び前記選定された顔に対する前記所定数の神経網のグレードを上位神経網から下位神経網への順序で羅列した第２グレード順序を計算する段階とを含むことを特徴とする請求項２７に記載の顔認識法。
【請求項３１】
　前記（ｇ５）段階は、
　第１顔グループに属する複数の顔のうち前記（ｇ１）段階にて計算された信頼値が大きい顔を認識結果として出力することを特徴とする請求項２７に記載の顔認識法。
【請求項３２】
　請求項１６または第１７項の顔認識法をコンピュータで判読でき、実行可能なプログラムコードで記録した請求項１６または１７に記載の記録媒体。
【請求項３３】
　請求項２５の顔認識法をコンピュータで判読でき、実行可能なプログラムコードで記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は神経網を利用して顔を認識する方法及びその装置に係り、特に所定の顔映像を利用して神経網を学習し、学習された神経網に認識対象になる顔映像の特徴を抽出して印加し、認識対象となる顔映像が学習された顔映像と同一であるか否かを判断することにより、顔を認識する方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
　２１世紀情報化社会に移行して行く過程で、個人と同様に組織（企業）の情報は他のいかなる資産よりも重要な価値を有する。このように重要な情報を保護するために各種パスワードが使われ、その他身分を確認できる技術が切実に要求されている。このうちで、顔認識技術はユーザが特別の動作や行為を行わずに、さらにはユーザ自身が認知できない間に身分確認が可能であるという長所があるために最も便利で、競争力ある身分確認方法と評価されている。
【０００３】
　情報保護のほかにクレジットカード、キャッシュカード、電子住民登録証など身分確認を必要とする社会的要求は拡大し続けている。しかし、今のところパスワード以外の補助的な身分確認方法がないために、コンピュータを使用した犯罪など多くの社会的問題が存在している。このような社会的問題を解決できる方法として顔認識技術が脚光を浴びている。それ以外にも、顔認識技術は端末機のアクセス制御、公共の場所でのアクセス制御システム、電子アルバム、犯罪者写真認識など多くの応用分野を有しており、情報化社会において非常に有用な技術であると評価されている。
【０００４】
　現在多用されている顔認識技術として、顔映像に主成分分析法（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ：以下、ＰＣＡ）を適用して顔を認識する技術がある。ＰＣＡは映像データを映像自体の固有情報の損失を最小化しつつ低次元固有ベクトル空間に投影させて情報を縮小させる技法である。ＰＣＡを利用した顔認識法としては、顔の主要特徴ベクトルを抽出した後であらかじめ登録された映像から抽出された主成分ベクトルで学習されたパターン分類器を利用して顔を認識する方法が多用されていた。しかし、そのような方法は大容量のデータで顔認識を行う場合、認識速度と信頼性とが低くなってしまう。また、この方法は、ＰＣＡ基底ベクトルを選択することにより照明には強靭な特徴を得られるが、顔の表情またはポーズの変化には満足するだけの顔認識結果を得られない問題点がある。
　一方、顔認識の性能は登録された顔と登録されていない顔とを区別するパターン分類器の性能により左右されるが、そのようなパターン分類器を学習する一方法として人工神経網（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ：以下、ＡＮＮ）を利用する方法がある。
【０００５】
　図１はＡＮＮ−ＰＣＡ方法の顔認識装置の一例を示した図面である。
　実験的に定義されたサイズの２次元ウインドウをパクセルであると定義する時、図１に示した顔認識装置はまず、入力映像に対してＮ×Ｎサイズのパクセルウインドウを移動しつつ固有フィルタリング（または、コンボリューション）を行う。この時、パクセルウインドウとは任意の学習映像を所定サイズのブロックに分割した後、各ブロックにＰＣＡを適用して得られたＭ個の固有パクセルカーネルを意味する。固有フィルタリングされた映像は神経網への入力ベクトルとしては次元が高すぎるために、サブサンプリング技法でベクトル次元を下げて神経網の入力として使用する。
　しかし、図１に示した顔認識装置は固有パクセルカーネルの性質を考慮せずに、全ての入力ベクトルをそのまま神経網の入力値に使用するので、神経網学習のための演算量が多くなり、従って演算に長時間を要し、認識性能と収束性とにおいて性能が低下する問題点がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
　本発明の解決しようとする技術的課題は、神経網の学習に必要な演算量を大幅に減らすことにより、神経網の学習収束速度が速く、大容量の顔認識に適した顔認識装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
　前述の本発明の技術的課題を解決するための本発明の望ましい実施例による人工神経網（神経網）を利用して顔を認識する顔認識装置は、顔の特徴パターンを示す固有パクセルを生成し、生成された固有パクセルのうち所定数の固有パクセルを選定する固有パクセル選定部と、入力映像を選定された固有パクセルでそれぞれフィルタリングする固有フィルタリング部と、選定された固有パクセルにそれぞれ対応し、対応する固有パクセルでフィルタリングされた映像の信号を入力され、顔認識結果を出力する所定数の神経網と、それぞれの神経網から認識結果を入力され、入力映像の最終顔認識結果を出力する判断部とを含む。
【０００８】
　また、前述の本発明の技術的課題を解決するための本発明の望ましい実施例による他の人工神経網を利用した顔認識装置は、顔の特徴パターンを示す固有パクセルを生成し、生成された固有パクセルのうち所定数の固有パクセルを選定する固有パクセル選定部と、顔映像を入力されて所定形式に正規化された顔映像を出力する入力映像正規化部と、正規化された入力映像を選定された固有パクセルでそれぞれフィルタリングする固有フィルタリング部と、それぞれの固有パクセルでフィルタリングされたそれぞれの映像をサブサンプリングして神経網に入力するのに適したサイズの映像を出力するサブサンプリング部と、選定された固有パクセルにそれぞれ対応し、対応する固有パクセルでフィルタリングされてサブサンプリングされた映像の信号を入力され、顔認識結果を出力する所定数の神経網と、それぞれの神経網から認識結果を入力され、入力映像の最終顔認識結果を出力する判断部とを含む。
【０００９】
　また、前記判断部は入力された各神経網の出力層ニューロンの出力値を所定範囲の値に変換して信頼値を計算し、信頼値を各神経網の出力層ニューロンについて合算する信頼値計算部と、信頼値により上位所定数の神経網から検出された顔を選定する顔選定部と、各神経網の信頼値にグレードを付与し、選定された顔について全体神経網の第１グレード順序及び上位所定数の神経網の第２グレード順序を計算するグレード演算部と、第１及び第２グレード順序を所定の第１及び第２臨界グレード順序とそれぞれ比較して前記選定された顔を所定の顔グループに分類するグルーピング部と、所定の顔グループのうち第１及び第２臨界グレード順序より大きい第１及び第２グレードを有する第１顔グループに属する顔を認識結果として出力する認識結果出力部とを含むことが望ましい。
【００１０】
　前述の本発明の技術的課題を解決するための本発明の望ましい実施例による、人工神経網を利用して顔を認識する顔認識法は、顔の特徴パターンを示す固有パクセルを生成し、生成された固有パクセルのうち所定数の固有パクセルを選定する段階と、選定された固有パクセルを利用して神経網を学習する段階と、入力映像を選定された固有パクセルでそれぞれ固有フィルタリングし、固有フィルタに対応する顔の特徴パターンで示される固有フィルタリングされた映像を得る段階と、固有フィルタリングされた映像を選定された固有パクセルにそれぞれ対応する神経網に出力してそれぞれの顔の特徴パターンについて顔認識を行う段階と、各神経網の顔認識結果を分析し、入力映像の最終顔認識結果を出力する段階とを含む。
【００１１】
　また、前述の本発明の技術的課題を解決するための本発明の望ましい実施例による他の人工神経網を利用した顔認識法は、顔の特徴パターンを示す固有パクセルを生成し、生成された固有パクセルのうち所定数の固有パクセルを選定する段階と、選定された固有パクセルを利用して神経網を学習する段階と、入力された顔映像を所定形式の顔映像に正規化する段階と、正規化された顔映像を選定された固有パクセルでそれぞれ固有フィルタリングし、固有フィルタに対応する顔の特徴パターンで示される固有フィルタリングされた映像を得る段階と、固有フィルタリングされたそれぞれの映像をサブサンプリングして神経網に入力するのに適したサイズの映像を得る段階と、固有フィルタリングされてサブサンプリングされた映像を選定された固有パクセルにそれぞれ対応する神経網に出力してそれぞれの顔の特徴パターンについて顔認識を行う段階と、各神経網の顔認識結果を分析し、入力映像の最終顔認識結果を出力する段階とを含む。
【００１２】
　また、出力層ニューロンの出力値を所定範囲の値に変換して信頼値を計算し、信頼値を各神経網の出力層ニューロンについて合算する段階と、信頼値により上位所定数の神経網から検出された顔を選定する段階と、各神経網の信頼値にグレードを付与し、選定された顔について全体神経網の第１グレード順序及び上位所定数の神経網の第２グレード順序を計算する段階と、第１及び第２グレード順序を所定の第１及び第２臨界グレード順序とそれぞれ比較して選定された顔を所定の顔グループに分類する段階と、所定の顔グループのうち第１及び第２臨界グレード順序より大きい第１及び第２グレードを有する第１顔グループに属する顔を認識結果として出力する段階とを含むことが望ましい。
【発明の効果】
【００１３】
　多数の神経網を並列に構成し、それぞれの神経網を類似のパターン的特徴を有する固有フィルタリングされた映像で学習して顔認識を行うことにより、神経網の学習時間を顕著に短縮でき、神経網学習収束速度を大幅改善できる。併せて、本発明は神経網を並列に構成してそれぞれの神経網を制御するためのプロセッサを並列に構成することが可能であり、学習及び認識速度を大きく改善できる。また、並列に構成されたそれぞれの神経網は少量の顔映像だけを学習して認識を行うので、大容量のデータベースに貯蔵された顔認識に適している。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
　以下、添付された図面を参照して本発明の望ましい実施例を説明する。
　図２は本発明の望ましい実施例による顔認識装置の構成を図示する図面である。
　本発明の人工神経網（神経網）を利用して顔を認識する顔認識装置は、顔の特徴パターンを示す所定数の固有パクセルを生成し、生成された固有パクセルのうち所定数の固有パクセルを選定する固有パクセル選定部２００、顔映像を入力されて所定形式に正規化する入力映像正規化部２１０、正規化された入力映像を選定された固有パクセルでそれぞれフィルタリングする固有フィルタリング部２２０、それぞれの固有パクセルでフィルタリングされたそれぞれの映像をサブサンプリングして神経網に入力するのに適したサイズの映像を出力するサブサンプリング部２３０、選定された固有パクセルにそれぞれ対応すべく並列に配され、対応する固有パクセルでフィルタリングされてサブサンプリングされた映像の信号を入力されて顔認識結果を出力する所定数の神経網２４０及びそれぞれの神経網２４０から信頼値を入力されて認識対象映像の顔認識結果を出力する判断部２５０を含む。
【００１５】
　図３は本発明の望ましい実施例による顔認識法の過程を説明するフローチャートである。
　本発明により入力顔映像を認識し、入力された顔が登録された顔であるか否かを判断するためにはまず、所定数の固有パクセルを選定し、選定された固有パクセルを利用して本発明にてパターン分類器として作用する神経網２４０をあらかじめ学習しなければならない（Ｓ３００）。
【００１６】
　本発明にて利用される固有パクセルを説明する。まず、神経網２４０の学習に利用される任意の映像を所定サイズのブロックに分割し、それぞれの分割されたブロックをパクセルと定義する。それぞれのパクセルについてＰＣＡを適用すれば、図５に示すような形態の固有パクセルが得られる。
【００１７】
　それぞれの固有パクセルは顔領域の特徴を示すが、図５に示した最初（１番左）の固有パクセルは顔領域にて平らな部分を示し、左から２番目及び３番目の固有パクセルのような斜線で分布される特徴を示す固有パクセルはあご線のように顔で斜線が分布される部分の特性をそれぞれ示す。
【００１８】
　このようなパクセルのサイズは演算速度と比較して、どの程度満足する神経網学習結果及び認識結果が出て来るかにより決定される。すなわち、パクセルのサイズが大きすぎれば演算量が多くなって神経網の学習と顔認識とに過度に多くの時間がかかり、パクセルのサイズが小さすぎれば、顔の特徴を正しく表現できないために、そのような事項を考慮してパクセルのサイズを選択する。
【００１９】
　図５に示したような固有パクセルが得られれば、固有パクセル選定部２００は得られた固有パクセルを固有値の大きい順に配列する。すなわち、より大きい固有値を有する固有パクセルが最初になるように配列する。その配列の中から、固有パクセル選定部２００は所定数（以下、「Ｍ個」）の固有パクセルを選定する。図５は１６×１６サイズの１５個の固有パクセルを固有値の大きい順序で配列した。
【００２０】
　一方、学習及び顔認識に利用される所定数の固有パクセルが選定されれば、後述する顔認識と同じ過程を通じて神経網を学習するが、本発明は学習の一例として、一般的な神経網学習方法のうちの１つであるＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ法を利用して神経網を学習した。
【００２１】
　図６は一般的な神経網の構造を示した図面である。一般的な神経網は入力層、隠匿層及び出力層を含み、隠匿層は必要により１以上の層より構成されうる。そのような神経網を学習させるためのアルゴリズムとして本実施例はモーメンタムを有する逆伝播アルゴリズムを利用した。このアルゴリズムは誤差領域が非常に狭い場合に一般的によく知らされた逆伝播アルゴリズムに、発振を避けるためのモーメンタムを付加したものであり、学習のための更新された重み係数は次の（１）式により計算される。
【００２２】
【数７】
2004078959.tif 000003
【００２３】
　ここで、ηは学習係数を、ｊは現在ユニットのインデックスをそれぞれ示す。また、ｉはユニットｊに先行するユニットのインデックスを、δjはユニットｊの出力誤差を、Ｏiはユニットｉの出力を、αはモーメンタムの影響を特定する定数をそれぞれ示す。
　本実施例では簡略な学習及び集中学習の２タイプの学習方法を使用した。
　簡略な学習の場合に、η＝０．１、α＝０．０５、ｃ＝０．０５、ｄmax＝０．０１とそれぞれ設定し、集中学習の場合にη＝０．０１、α＝０．０００５、ｃ＝０．０１、ｄmax＝０．０００１とそれぞれ設定した。ここで、ｃは平坦点除去量を示し、学習時に発生する平坦点（ｆｌａｔ−ｓｐｏｔ）問題（特定学習瞬間に（１）式においてδの値が小さくて、Ｗの変化量が小さくなり、学習速度が遅れる問題）と局所最小点（ｌｏｃａｌ　ｍｉｎｉｍｕｍ　ｐｏｉｎｔ）になる問題とを除去するため、（１）式の右辺に加える適当なサイズのガウスノイズ項を意味する。また、ｄmaxは最大非伝播誤差を示し、学習中断の基準になる誤差限度であって、誤差がｄmax以下になれば学習を中断する。学習関数は最初に［−１，１］範囲の任意の重み値が設定され、トポロジー次数により更新される。誤差がほぼ０．０００１以下になれば学習は中断される。一般的に、全ての神経網は簡略に学習され、所定数の神経網だけ（本実施例では上位４つの神経網）が集中学習される。
【００２４】
　固有パクセルが選定されて神経網２４０が学習されれば、入力映像正規化部２１０は検証する顔映像を入力されてグレイレベルに正規化した後、固有フィルタリング部２２０に正規化された映像を出力する（Ｓ３１０）。
　固有フィルタリング部２２０は固有パクセル選定部２００で選定されたＭ個の固有パクセルを利用して正規化された入力映像についてそれぞれ固有フィルタリングを行い、顔の特徴を示す固有フィルタリングされたＭ個の映像を得る（Ｓ３２０）。
【００２５】
　固有フィルタリング部２２０はそれぞれの固有パクセルを正規化した入力映像について移動させつつコンボリューション演算を行うことにより、入力映像をフィルタリングする。具体的に、入力された映像を所定のブロックに分割し、分割されたブロックと固有パクセルとが所定の割合で重なるように移動させつつコンボリューション演算を行うことで、一定のサイズに縮小された固有フィルタリングされた映像を得る。
【００２６】
　本実施例では、１６×１６サイズの固有パクセル１０個を利用し、コンボリューション演算における重なりの割合を７５％にして、入力映像をそれぞれ固有フィルタリングした。４、５個ほどの固有パクセルを利用してもある程度認識性能が保証された結果を得られたが、より信頼性の高い結果を得るために本発明の実施例は１０個の固有パクセルを選定し、４０名に対して主に表情及びポーズについての１０枚の映像を有した公知の Ｏｌｉｖｅｔｔｉ　データベース（ＤＢ）の顔映像について固有フィルタリングを行った。Ｏｌｉｖｅｔｔｉ ＤＢに貯蔵された元の映像は９２×１１２サイズの映像であり、その映像を１６×１６サイズの固有パクセルでフィルタリングすれば、２０×２５サイズの固有フィルタリングされた映像が得られる。
【００２７】
　しかし、それぞれの固有フィルタを利用して固有フィルタリングして得られた映像はまだ映像の次元が高く、神経網２４０に入力するには不適当であるので、サブサンプリング部２３０はフィルタリングされた映像についてサブサンプリングを行ってベクトル次元を下げる（Ｓ３３０）。
【００２８】
　本実施例では２０×２５サイズの固有フィルタリングされた映像を２×２サイズのサブサンプリングを利用して１０×１２サイズの映像でサブサンプリングすることにより、神経網２４０に入力されるベクトル次元を下げる。
　サブサンプリング部２３０はサブサンプリングされた映像を並列構造の神経網２４０に印加する（Ｓ３４０）。まず、本発明が並列構造の神経網２４０を採択した理由を述べる。
【００２９】
　図７は２つの入力映像について図５に示した最初（１番左）の固有パクセルでフィルタリングした映像及び左から１０番目の固有パクセルでフィルタリングした映像をそれぞれ示した。図７に示したように、同じ顔の映像であっても固有パクセルによりフィルタリングされた後のベクトル映像は相異なって示される。一方、異なる顔映像であっても同じ固有パクセルでフィルタリングされた後のベクトル映像は互いに類似した特徴を示すことが分かる。
【００３０】
　従って、同じ顔でもそれぞれの固有フィルタでフィルタリングされた映像は相異なる特徴を示すので、同じ神経網に前述の異なる特徴を有する映像ベクトルを入力し、神経網を通じてかかる異なる特徴を示す映像が互いに同じ顔映像であることを学習させるためには、相当量の学習映像データと複雑な学習アルゴリズムとが必要である。従って、神経網の学習収束速度が非常に遅くなる。
【００３１】
　Ｍ個の固有パクセルフィルタの反応値として得られる神経網入力ベクトルの統計的な特徴は各フィルタごとに固有な特徴を有しているので、顔認識のように人の顔の個性の変化を捜し出す目的を達成するためには、同じ特徴を有するフィルタの反応値だけで、個性の変化を学習できる神経網を構成することが望ましい。
【００３２】
　従って、本発明は図２に示したように、固有パクセルで映像をフィルタリングしたそれぞれの反応値を、それぞれの固有パクセルに対応する別個の神経網に印加して顔学習及び顔認識を行えるように並列構造の神経網２４０を採択する。
【００３３】
　並列構造の神経網２４０それぞれは図６に示した一般的な神経網の構造を有する。隠匿層でのニューロン数は良い認識性能を示すために十分な連結が可能なように選択される。Ｏｌｉｖｅｔｔｉ　ＤＢに蓄積された総４０名、一人当たり５枚の顔映像を学習した本実施例の場合は６０個のニューロンが隠匿層に使われた。また、本実施例で固有パクセルの数が１０であるから、同じ構造の神経網１０個を並列に学習し、それぞれの神経網は入力ベクトル次元が１０×１２であるので、入力層のニューロン数は１２０、隠匿層のニューロン数は前述の場合のように６０、分類しなければならない登録者の数が４０であるから、出力層のニューロン数は４０としてそれぞれ構成される。
【００３４】
　参考までに、既存の方法のように神経網１つだけを使用する場合には、入力ニューロン数が入力ベクトル次元［１２０］×固有パクセルの数［１０］と同じでなければならないので、１，２００個の入力ニューロンが必要になる。従って、数多くの連結組み合わせを学習しなければならないので、隠匿ニューロン数も入力ニューロン数により増えなければならず、学習時間も幾何級数的に増える。
【００３５】
　一方、登録者数が５００であって表情及びポーズについての１０枚の映像を有したＨＩＵ（Ｈｏｎｇ Ｉｋ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）　ＤＢに固有パクセル１０個を適用し、登録された５００名のうち２５０名について本発明を適用する場合には、入力ニューロン数は同じであるが、出力ニューロン数が２５０個に増え、隠匿ニューロン数は１００個必要になる。
【００３６】
　並列に連結した図２の各神経網２４０は固有パクセルでフィルタリングされた入力映像についての顔認識結果を判断部２５０に出力し、判断部２５０は入力された結果を分析して最終的な顔認識結果を出力する（Ｓ３５０）。
【００３７】
　図４及び図２Ｂを参照し、本発明の判断部２５０でそれぞれの神経網から入力された結果を総合して最終的な顔認識結果を判断する過程を説明する。
　図２Ｂは本発明の判断部２５０の構成を示す図面である。
【００３８】
　本発明の判断部２５０は、入力された出力ニューロンの出力値を所定範囲の値に変換して信頼値を計算し、信頼値を各神経網の出力ニューロンについて合算する信頼値計算部２５１、信頼値により上位所定数の神経網から検出された顔を選定する顔選定部２５３、各神経網の信頼値にグレードを付与して選定された顔について全体神経網２４０の第１グレード順序及び上位所定数の神経網の第２グレード順序を計算するグレード演算部２５５、顔選定部２５３から選定された顔の第１及び第２グレード順序を所定の第１及び第２臨界グレード順序とそれぞれ比較して所定の顔グループに分類するグルーピング部２５７及び所定の顔グループに属する顔を認識結果として出力する認識結果出力部２５９を含む。
【００３９】
　図４は本発明の判断部２５０の顔認識結果を出力する過程を説明するフローチャートである。
　信頼値計算部２５１は入力されたそれぞれの神経網の出力層ニューロンの出力値を変換して信頼値を計算する（Ｓ４００）。
【００４０】
　各神経網の出力層ニューロンの出力値は範囲は非常に多様であって、各神経網間の認識結果を比較して最終認識結果を分析するには困難さが伴う。そこで、本発明は各神経網のニューロンの出力値を異なる神経網の出力値と比較できるように正規化することが必要である。従って、本発明では神経網の各出力値についての神経網の出力値を全て合算した値の比を神経網ニューロンの出力値として利用する。
　本発明の望ましい一実施例の信頼値計算部２５１は信頼値を計算するために各神経網出力層のニューロンの出力値を次の（２）式を利用して変換する。
【００４１】
【数８】
2004078959.tif 000004
【００４２】
　ここで、Ｗαは神経網の各ニューロンの実際の出力値を、βは出力層ニューロンの全体数を示す。
　その後、信頼値計算部２５１は変換された値のうちから最大値とその次に大きい値との差に最大値をかけて信頼値を得る。本発明の望ましい一実施例では、（２）式により変換された出力値を次の（３）式に代入して信頼値を計算する。
【００４３】
【数９】
2004078959.tif 000005
【００４４】
　ここで、ｙmax,1は最も大きい値に変換された出力値を、ｙmax,2は２番目に大きい値に変換された出力値をそれぞれ示す。（３）式により計算された信頼値はそれぞれの神経網で最大出力値を有する出力層ニューロンの信頼値として付与され、残りの出力層ニューロンの信頼値は０と設定される。
　信頼値計算部２５１は前述の過程により求めた各神経網の信頼値をそれぞれの出力ニューロンについて合算する（Ｓ４１０）。
【００４５】
　図９を参照して説明すれば、図９に示したようにそれぞれの神経網（１−１０）はそれぞれｋ個の出力ニューロンを有する。従って、それぞれの出力ニューロンについての信頼値の合計（Ｓ１−Ｓｋ）は次の通りである。
　Ｓ１＝Ｎ11＋Ｎ21＋Ｎ31＋Ｎ41．．．Ｎ101
　Ｓ２＝Ｎ12＋Ｎ22＋Ｎ32＋Ｎ42．．．Ｎ102
　Ｓ３＝Ｎ13＋Ｎ23＋Ｎ33＋Ｎ43．．．Ｎ103
　．．．
　Ｓｋ＝Ｎ1k＋Ｎ2k＋Ｎ3k＋Ｎ4k．．．Ｎ10k
　ただし、それぞれの出力ニューロンはＮmnと示し、ここでｍはそれぞれの神経網を示し、ｎは各神経網で出力ニューロンの順序を示すものであることは図９に示した通りである。
【００４６】
　神経網の各出力ノードは登録された人物に対応し、各神経網の最初のノードは全て同じ人物に対応するので、各神経網の同じ出力ニューロンの信頼値を合算し、入力された映像に対する全体信頼値を計算する。合算された信頼値は後述する認識結果を最終決定する段階（Ｓ４７０）で利用される。
　顔選定部２５３は、信頼値計算部２５１から信頼値計算結果を入力され、上位所定数の神経網により検出された顔を選定する（Ｓ４２０）。
【００４７】
　前述の如く、信頼値は各神経網の出力ニューロンのうち最高出力値を示す１つの出力ニューロンにだけ付与され、各出力ニューロンは学習された顔に対応するので、各神経網ごとに１つの顔が検出される。顔選定部２５３は上位所定数の神経網、本発明の実施例では上位４つの神経網から顔を検出して候補顔を選定する。
【００４８】
　例えば、前述の例で前述の（３）式により計算された信頼値が次のようである時、
　Ｎ11＝０．９、Ｎ12＝０、Ｎ13＝０、Ｎ14＝０，．．．，Ｎ1k＝０
　Ｎ21＝０、Ｎ22＝０．７、Ｎ23＝０、Ｎ24＝０，．．．，Ｎ2k＝０
　Ｎ31＝０、Ｎ32＝０、Ｎ33＝０、Ｎ34＝０，．．．，Ｎ3k＝０．０１
　Ｎ41＝０、Ｎ42＝０、Ｎ43＝０．１、Ｎ44＝０，．．．，Ｎ4k＝０
　．．．
　Ｎ101＝０．８、Ｎ102＝０、Ｎ103＝０、Ｎ104＝０，．．．，Ｎ10k＝０
　顔選定部２５３で選定された顔は、上位４つの神経網から検出された最初、２番目、ｋ番目及び３番目の出力ニューロンに対応する顔になる。
【００４９】
　グレード演算部２５５は、信頼値計算部２５１から入力された前記のような信頼値について図８に示された表によりそれぞれの信頼値についてグレードを付与する（Ｓ４３０）。
　前述の例を再び参照すれば、第１神経網の最初の出力ニューロンの信頼値は０．９であるので、図８の表によりグレードＡが付与され、残りの出力ニューロンには０が付与され、第１神経網にはＡ０００，．．．，０が付与される。
　また、第１神経網と同じ方式で第２神経網には０Ｂ００，．．．，０が付与され、第３神経網には００００，．．．，Ｆが、第４神経網には００Ｅ０，．．．，０が付与され、第５ないし第９神経網にも第１神経網と同じ方式でグレードが付与され、最後に第１０神経網にはＡ０００，．．．，０がそれぞれ付与される。
【００５０】
　グレード演算部２５５は、各神経網の信頼値についてグレードを付与した後、顔選定部２５３から選定された顔を入力され、選定された顔について全体グレード順序を計算する（Ｓ４４０）。
　前述の例を再び参照すれば、顔選定部２５３により選定された顔は１、２、ｋ及び３番目の顔であるから、この４つの顔についての各神経網のグレードを順番に羅列してグレード順序を計算する。例えば、第１神経網で選定された最初の顔についてのグレードは、第１神経網ではＡであり、第２神経網では０であり、第３神経網では０であり、第４ないし第９神経網についてもそのような方式で計算され、最後に第１０神経網ではＡである。
【００５１】
　前述の方式で選定された４つの顔についてのグレード順序を求めれば次の通りである。
　Ｇ１＝Ｎ11、Ｎ21、Ｎ31、Ｎ41，．．．，Ｎ101＝Ａ００００００００Ａ
　Ｇ２＝Ｎ12、Ｎ22、Ｎ32、Ｎ42，．．．，Ｎ102＝０Ｂ００００００００
　Ｇ３＝Ｎ13、Ｎ23、Ｎ33、Ｎ43，．．．，Ｎ103＝０００Ｅ００００００
　Ｇｋ＝Ｎ1k、Ｎ2k、Ｎ3k、Ｎ4k，．．．，Ｎ10k＝００Ｆ０００００００
　グレード演算部２５５は選定された顔について全体グレードを求めた後、全体グレードから所定数の神経網についてグレード順序（以下、「基本グレード順序」）を計算する（Ｓ４５０）。
【００５２】
　例えば、前述したグレード順序から４つの神経網について基本グレード順序を求めるならば、Ｇ１＝Ｎ11、Ｎ21、Ｎ31、Ｎ41＝Ａ０００、Ｇ２＝Ｎ12、Ｎ22、Ｎ32、Ｎ42＝０Ｂ００、Ｇ３＝Ｎ13、Ｎ23、Ｎ33、Ｎ43＝０００Ｅ、Ｇｋ＝Ｎ1k、Ｎ2k、Ｎ3k、Ｎ4k、＝００Ｆ０となる。この時、所定数の神経網は候補顔を選定した神経網であることが望ましいが、それより多くの数の神経網を選定してもよい。
【００５３】
　グルーピング部２５７はグレード演算部２５５から選定された顔及び各顔についての全体グレード順序及び基本グレード順序を入力され、各顔の全体グレード順序及び基本グレード順序を全体グレード順序についての所定の第１臨界グレード順序及び基本グレード順序についての所定の第２臨界グレード順序とそれぞれ比較し、選定された顔を所定のグループに分類する（Ｓ４６０）。
【００５４】
　グルーピング部２５７は前述の如く比較し、選定された顔を、第１臨界値と第２臨界値とのどちらも超えるグレード順序を有する第１グループ、第１臨界値または第２臨界値のうちいずれか１つだけを超過する第２グループ、どちらの臨界値も超えられない第３グループに分類する。この時、グルーピング部２５７はグレードの高低を代数的に比較することにより各グレード順序と臨界値との比較を行う。
【００５５】
　前述の例を参照して説明すれば、第１臨界値がＢＢＢＢＡＡＡＡＡＡであり、第２臨界値が０ＣＡＡであるとするならば、最初の顔の全体グレード順序はＡ００００００００Ａであるので第１臨界値より大きく、基本グレード順序もＡ０００であるので第２臨界値よりも大きい。従って、最初の顔は第１グループと決定される。
【００５６】
　一方、２番目の顔の全体グレード順序は０Ｂ００００００００であるので第１臨界値よりは小さいが、基本グレード順序は０Ｂ００であるので第２臨界値よりは大きい。従って、２番目の顔は第２グループと分類される。３番目及びｋ番目の顔についてもそれと同じ方式でグループを分類し、それぞれの顔と顔に該当するグループを認識結果出力部２５９に出力する。
　認識結果出力部２５９は入力された顔と該当するグループとにより顔認識結果を出力する（Ｓ４７０）。
【００５７】
　認識結果出力部２５９は入力された顔のうち第１グループに属する顔を認識結果として出力し、第１グループに属する顔がない場合には第２グループにある顔を認識結果として出力する。一方、同じグループに複数の顔が属する場合には前述の第Ｓ４１０段階にて計算された顔についての信頼値の合計が大きい顔を認識結果として出力する。
　一方、本発明の望ましい実施例による顔認識実験結果を次の表１及び表２に記載した。
【００５８】
【表１】
2004078959.tif 000006
【００５９】
　表１に記載した実験結果は、４０名の顔について各顔ごとに１０枚の顔映像を蓄積しているＯｌｉｖｅｔｔｉ　ＤＢについての実験結果である。表１の第１実験は、Ｏｌｉｖｅｔｔｉ　ＤＢに蓄積された顔映像のうち２００枚の奇数番目の映像を学習し、２００枚の偶数番目の映像を顔認識対象の顔映像として入力した時に認識誤差結果を記載し、第２実験はその逆の場合を記載した。前記表から、認識結果として１名の顔を出力した時及び認識結果として２名及び３名を出力した時、出力された顔に認識対象の顔が含まれているのか否かにより認識誤差を計算した。
【００６０】
【表２】
2004078959.tif 000007
【００６１】
　表２に記載された実験結果は２５０名の顔について各顔ごとに１０枚の顔映像を蓄積しているＨＩＵ　ＤＢについての実験結果である。ＨＩＵ　ＤＢに蓄積された顔映像のうち７５０枚の顔映像と本発明の神経網とを学習し、１７５０枚の顔映像について顔認識を行い、神経網を前述の簡略学習した場合と集中学習した場合との誤差率についてそれぞれ表２に記載した。
【００６２】
　本発明はまたコンピュータで読み込める記録媒体にコンピュータが読み込めるコードとして具現することが可能である。コンピュータが読み込める記録媒体はコンピュータシステムにより読み込めるデータが記録できる全種類の記録装置を含む。コンピュータが読み込める記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光データ記録装置などがあり、またキャリアウエーブ（例えば、インターネットを介した伝送）の形で具現されるものも含む。また、コンピュータが読み込める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が読み込めるコードが記録されて実行できる。
【００６３】
　これまで本発明についてその望ましい実施例を中心に述べた。本発明が属する技術分野にて当業者は本発明が本発明の本質的な特性から外れない範囲で変形された形で具現できることが理解できるであろう。従って、開示された実施例は限定的な観点でなく説明的な観点から考慮されねばならない。本発明の範囲は前述した説明ではなく特許請求の範囲に示されており、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たものと解釈されねばならない。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
　顔認識技術はユーザが特別の動作や行為を行わず、ユーザ自身が認知できない間に身分確認が可能であるという長所があるために最も便利であって競争力ある身分確認方法と評価されており、クレジットカード、キャッシュカード、電子住民登録証など身分確認を必要とするカード類、さらに端末機のアクセス制御、公共の場所でのアクセウ制御システム、電子アルバム、犯罪者写真認識など多くの応用分野に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】従来の神経網を利用した顔認識装置の一例を図示する図面である。
【図２Ａ】本発明の望ましい実施例による顔認識装置の構成を図示するブロック図である。
【図２Ｂ】図２Ａに示された判断部の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の望ましい実施例による顔認識法を説明するフローチャートである。
【図４】図３のＳ３５０段階を説明するフローチャートである。
【図５】本発明の望ましい実施例により選定される固有パクセルの例を図示する図面である。
【図６】一般的な人工神経網の構造を示す図面である。
【図７】２つの入力映像について図５に示された最初の固有パクセルで固有フィルタリングした映像及び１０番目の固有パクセルで固有フィルタリングした映像をそれぞれ示した図面である。
【図８】グレードを付与する時、適用されるグレードの範囲を示す表である。
【図９】図２Ａの判断部から入力される各神経網の出力ニューロンの順序を示した図面である。
【符号の説明】
【００６６】
　２００　固有パクセル選定部
　２１０　入力映像正規化部
　２２０　固有フィルタリング部
　２３０　サブサンプリング部
　２４０　神経網
　２５０　判断部
　２５１　信頼値計算部
　２５３　顔選定部
　２５５　グレード演算部
　２５７　グルーピング部
　２５９　認識結果出力部
【図１】
2004078959.tif 000014
【図２Ａ】
2004078959.tif 000015
【図２Ｂ】
2004078959.tif 000016
【図３】
2004078959.tif 000017
【図４】
2004078959.tif 000018
【図６】
2004078959.tif 000019
【図８】
2004078959.tif 000020
【図９】
2004078959.tif 000021
【図５】
2004078959.tif 000022
【図７】
2004078959.tif 000023