Face Feature Extraction by using Gabor Filter Methods and
Face Components Recognition
Gaborフィルタと顔の構成認識による顔画像特徴抽出
氏名:大城 堅治
学籍番号:035711B
指導教員:Asharif.M.R
Email:j03011@ie.u-ryukyu.ac.jp
1.はじめに
顔画像の自動認識は,建物への入退出の監視,銀行の ATM などでの個人識別,
表情認識によるコンピュータシステムとのコミュニケーションなど様々な応用があり,盛んに研究されている.
顔画像の自動認識はコンピュータにとってまだ難しい課題である.
今回の研究では,顔のパーツごと(目・鼻・口など)に自動的に検出して顔画像特徴抽出を行い,
手作業でパーツを抽出する手間を省くことが目的である.
これにより,顔画像をふくわらいのパーツのように分解したり,
似顔絵を作成する際の顔のパーツを組み合わせて新しい顔を生成するためのモデ
ルベースとしても応用することができる.
2.アルゴリズム
2.1.フローチャート
プログラムの流れをフローチャート(図1)に示す.
図1:フローチャート図
2.2.画像の読み込み
今回の実験では,正面からの顔画像の認識を行い,横や斜めからの顔画像の認識は
考えない.
実験で使用する画像は,口を閉じたまま普通の状態でカメラで撮影する.
撮影環境(背景など)は特に意識しないが,撮影距離は一定に保つこととする.
2.3.Gaborフィルタ
Gabor フィルタ[3]とは,濃淡特徴の周期性と方向性を特徴量として認識する方法である.
フィルタの方向を変化させることにより方位選択性を持たせることができ,
フィルタの周波数を変化させることにより全体的な特徴から局所的な特徴まで抽出することができる.
顔画像上に多くの特徴点を配し詳細に位置決めして特徴量を比較しているため,
位置ずれ誤差や表情変化,顔向き変化に強いという特徴がある.
入力画像にGaborフィルタを縦方向,横方向にかけた出力結果を図2に示す.
図2:Gaborフィルタによる出力結果
Gabor関数は以下の式で表される.
2.4.顔画像の抽出
顔パーツを抽出する前に,読み込んだ画像から顔以外の背景などを取り除き,
顔画像だけを抽出する.
Gaborフィルタによって得られた出力結果(図2)の特徴量から,顔領域を判別する.
あらかじめテンプレート画像より顔パーツの特徴量を取得し,その類似度により
顔領域を判別して抽出する.
実際にシミュレーションした結果が図3である.
入力画像→
顔画像抽出
図3:顔画像の抽出
2.5.目・鼻・口の抽出
抽出された顔画像(図3)から,顔パーツを抽出する.
顔パーツの抽出方法は,Edge検出を応用して,連続した輪郭線を抽出する方法で行う.
Gaborフィルタによって得られた目・鼻・口のおおまかな位置情報と,
図4の顔の構成(目と口の位置関係)[4]を利用して,顔パーツを抽出する.
図4は,左目と右目の間を dist 1 とし, dist 1 の中点から下に dist 2(=1.1 x dist
1) だけ伸ばした位置に口が存在するという,目と口の位置関係である.
口の横の長さ(dist 3)は dist 1 と同じ長さである.
図4:顔の構成
3.まとめと今後の課題
まとめ
現段階では,顔画像を抽出するところまでしかできていない.
これから,目・鼻・口の抽出をするためのEdge検出のアルゴリズムを作成し,シミュ
レーションを行う.
今後の課題
今回の研究では,正面顔のみの顔画像の認識なので,横や斜めからでも顔画像の顔
パーツを抽出する方法を考える必要がある.
また,照明による陰影の除去処理を行い画像解析の精度を上げる必要もある.
4.参考文献
[1] FaceDetection http://www.it.lut.fi/project/facedetect/
[2] GaborWavelt http://www.teu.ac.jp/chiit/~h-saito/2003/index.files/frame.html
[3] Ian R Fasel, Marian S Bartlett, Javier R Movellan, ''A
Comparision of Gabor Filter Methods for Automatic Detection
of Facial Landmarks'', Proceedings of the Fifth IEEE
International Conference on Automatic Face and
Gesture Recognition(FGR'02)
[4] F.Zargari Asl, M.R.Asharif, B.Dolatshahi, ''Detection of Face
Features Location and it’s Implication on Model-Based
Coding'', Sixth Iranian Conference on Electrical Engineering
ICEE, May 1998,Tehran,Iran.
[5] Yulia Gizatdinova and Veikko Surakka,' 'Feature-Based
Detection of Facial Landmarks from Neutral and Expressive
Facial Images'', IEEE Transaction On Pattern Analysis And
Machine Intelligence, Vol.28, No.1, January 2006