FIT2005(第4回情報科学技術フォーラム)I-007

見え方に基づいた顔認識手法のための画像前処理
Image Preprocessing for Appearance-based Face Recognition Methods
安藤 博士
Hiroshi Ando

佐々木 守
Mamoru Sasaki

１． はじめに
近年，バイオメトリックス認証やロボットビジョン等の実現を目的として，人間の顔を認識する手法が多数研究されている[1]．その中でも，Eigenfaces[2]や Fisherfaces [3]とい っ た ， 見 え 方 に 基 づ い た 手 法 （ appearance-basedmethods）は，主要な認識手法の一つである．この手法は，処理が加減乗算で実行でき，また画素毎の超並列演算が可能なことから，我々はリアルタイム画像認識システム実現に向けて，Eigenfaces を利用した専用ハードウェアを開発中である[4,5]．
しかし，見え方に基づいた手法では，認識する顔画像の撮影条件と，学習用の顔画像の撮影条件が大きく異なる場
合，例えば照明や姿勢等の変動成分が認識画像に含まれる場合，認識性能が大きく劣化するという問題点がある．
本論文では照明変動による性能劣化を克服するため，ヒストグラム平坦化とラプラシアン・ガウシアンフィルタ，コントラスト調整を組み合わせた画像前処理を利用することで，見え方に基づいた手法での照明変動にロバストな顔認識を実現する．Yale Face Database B に対する数値シミュレーションを行い，98%以上の認識率を達成する．

2 ．照明成分除去のための画像前処理
2.1 Yale Face Database B
照明・姿勢問題のための顔画像データベース(DB)として
Yale Face Database B[6]が公開されている．この DB は，10個人を 576 条件（9 姿勢，64 照明方向）で撮影した計 5760枚の画像で構成されている．また， 64 照明方向中の 45 枚の画像は，カメラの光軸と光源とのなす角に応じてそれぞれ４つの Subset に割り当てられている．そこで，本論文ではこの DB から姿勢を正面に限定した Subset1~4 の画像を利用した．図 1 及び図 2 に 10 個人及び各 Subset における画像例をそれぞれ示す．ここで，各画像はオリジナルのDB から，両目の位置が等しくなるように顔領域を切り出した後の画像である．図 2 からわかるように，同一人物でも照明変動により画像の見え方が大きく変化しており，その変動は別個人間の変動よりも大きい．

2.2 画像前処理
照明変動を伴った画像を改善するには，ヒストグラム平坦化(HE)を行えばよい．すなわち，各画素値に割り当てられる画素数をすべて同一にする．図 2 の画像に対して HEを実行した後の画像を図 4(a)に示す．この図からわかるよ
うに，照明により影となった部分の特徴を明確にできる．
続けて，HE 後の画像に図 3 に示すオペレータで定義されるラプラシアン・ガウシアンフィルタ(LG)をかける．これにより，平坦な濃度領域を除去し，顔認識に有用な特徴

岩田 穆
Atushi Iwataとなる急峻な濃度領域（エッジ）を強調する．結果を図4(b)に示す．
最後に，LG により偏ってしまったヒストグラムを改善するため，コントラスト調整を行う．すなわち，最小及び最大画素値からのヒストグラムの和を求め，その総和が全画素数の 1%となる画素値を検索し，その値を新しく最小及び最大画素値とすることである．結果を図 4(c)に示す．
以上の 3 種類の画像処理を組み合わせた前処理により，照明変動を除去した画像を生成する．

3．数値シミュレーション
Eigenfaces 及び Fisherfaces により，Yale Face Database Bに対する顔認識を数値シミュレーションにより行った．画像データは正面向きの 450 枚を利用し，図 1 に示した画像と同条件で顔領域を切り出した後，画像サイズを 64×64に縮小した．学習用画像として Subset1 を，試験画像として Subset2~4 を用いた．また，識別器として，マンハッタ
ン 距 離 (Man) ・ ユ ー ク リ ッ ド 距 離 (Euc) ・ 正 規 化 相 関(NCorr)・相関(Corr)を用いた最小距離探索を利用し，それぞれについて認識性能を調べた．Eigenfaces における結果を表 1 に，Fisherfaces における結果を表 2 に示す．
表 1 から，前処理が無い場合 (Original)では照明変動が大きくなると認識率が一気に低下することがわかる．これに対し，本手法を用いた場合 (Proposed)では，照明変動にほとんど左右されず，相関係数を識別器とした場合で99.74%の認識率を達成した．
Fisherfaces を 利 用 し た 場 合 （ 表 2 ） ， Original で は
Eigenfaces に比べ認識性能が優れており，これは研究報告[3]でも述べられている通りであった．そして，画像前処理により，ユークリッド距離を用いた場合に 99.2%の認識率を達成した．
ここで，提案手法における Fisherfaces と Eigenfaces の認
識性能を比較すると，ほとんど差がみられず，わずかながら Eigenfaces が優れている．従って，本手法を用いれば，より処理の簡単な Eigenfaces で Fisherfaces と同等の性能を得ることができる．
また，本手法を用いれば最も単純なマンハッタン距離を識別器に利用した場合でも，認識性能にほとんど影響しない．これは，ハードウェア化の観点から，減算器のみで実現でき，優れた利点である．

4. まとめ3 種類の画像処理を組み合わせることで，見え方に基づいた顔認識手法の認識性能を向上させ，Yale Face Database
B に対する数値シミュレーションより 99%以上の認識率を達成した．また，Eigenfaces と Fisherfaces の認識性能差がほとんど無いことから，より単純な Eigenfaces による顔認識を可能とした．さらに，識別器はマンハッタン距離で十分であることを明らかにした．

広島大学大学院先端物質科学研究科

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FIT2005(第4回情報科学技術フォーラム)Reference[1] W. Zhao, R. Chellappa, P.J. Phillips and A. Rosenfeld, “Facerecognition: A literature survey'”, ACM Computing Surveys(CSUR) archive, vol. 35, pp. 399-458, 2003.
[2] M. Turk and A. Pentland, “Eigenfaces for recognition”,
Journal of Cognitive Neuroscience, pp. 71-86, 1991.
[3] Peter N. Belhumeur, Joao P. Hespanha and David J.
Kriegman, “Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class
Specific Linear Projection”, IEEE Trans. on Pattern Analysis
and Machine Intelligence, vol. 19, no. 7, pp. 711-720, 1997.
[4] A. Iwata, M. Sasaki, T. Kikkawa, S. Kameda, H. Ando, K.
Kimoto, D. Arizono and H. Sunami, “A 3d-integration scheme
utilizing wireless interconnections for implementing hyperbrains”, In IEEE Int. Solid-State Circuits Conf. Dig., pp. 262-263,
2005.
[5] H. Ando, N. Fuchigami, M. Sasaki and A. Iwata, “Aprototype software system for multi-object recognition and its
fpga implementation”, In Third Hiroshima International
Workshop on Nanoelectronics for Tera-Bit Information
Processing, pp. 89-90, 2004.
[6] A. S. Georghiades, P. N. Belhumeur and D. J. Kriegman,“From few to many: Illumination cone models for facerecognition under variable lighting and pose”, IEEE Transactions
on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 23, no. 6, pp.
643-660, 2001.

(a) Example images preprocessed with HE.

(b) Example images preprocessed with HE and LG.

(c) Example images preprocessed with HE, LG and CA.
図 4 各画像前処理による画像の変化
表 1 Eigenfaces における認識率
Original

HE

HE+LG

HE+LG+CA(Proposed)

表 2 Fisherfaces における認識率

図 1 Yale Face Database B の一例
Original

Subset1
up to 12°Subset2
up to 25°

Subset3
up to 50°HESubset4
up to 77°

図 2 照明変動による見え方の違い

0.04600.04990.0460⎡0.0239⎢0.0460
0.
0061
−0.
0923
0.0061⎢⎢0.0499 − 0.0923 − 0.3182 − 0.0923⎢
0.0061 − 0.0923
0.0061⎢0.0460⎢⎣0.0239
0.04600.04990.0460Sub.2 Sub.3
Sub.4
AllMan
55.73
27.54
50.42
94.07
Euc
56.00
26.09
52.10
94.92
NCorr
70.40
38.41
79.83
98.31
Corr
70.93
39.13
79.83
99.15
Man
84.03
41.30
73.33
100.00
Euc
89.08
36.23
73.07
100.00NCorr 100.00
91.60
36.23
73.87
Corr
92.44
37.68
74.67
100.00Man95.47
87.68
100.00 100.00
Euc
90.67
76.81
97.48
100.00NCorr 100.00
92.27
79.71
99.16
Corr
99.7399.28
100.00 100.00
Man99.20
97.83
100.00 100.00
Euc98.93
97.10
100.00 100.00
NCorr 100.00 100.00
98.93
97.10
Corr
99.73
99.28
100.00 100.00
All : including Subset 2, 3 and 4. unit:[%]HE+LG0.0239⎤0.0460⎥⎥0.0499⎥⎥0.0460⎥
0.0239⎥⎦

HE+LG+CA(Proposed)

図 3 ラプラシアン・ガウシアンフィルタ・オペレータ

22Sub.2 Sub.3
Sub.4
All
Man
74.40
34.78
94.96
100.00
Euc
74.93
35.51
95.80
100.00NCorr 100.00 100.00
79.73
44.93
Corr
77.33
39.86
98.32
100.00Man
100.00 100.00
63.04
86.40
Euc100.00
99.16
65.94
87.20
NCorr 100.00
99.16
67.39
87.73
Corr
100.00
96.64
64.40
85.87
Man
98.40
95.65
100.00 100.00
Euc
99.20
97.83
100.00 100.00
NCorr 100.00 100.00
95.20
86.96
Corr
81.07
56.52
90.76
100.00
Man98.93
97.10
100.00 100.00
Euc
99.20
97.83
100.00 100.00
NCorr 100.00
82.67
59.42
92.44
Corr
82.67
60.87
90.76
100.00All : including Subset 2, 3 and 4. unit:[%]