[論文レビュー] Facial age estimation using BSIF and LBP

Salah Eddine Bekhouche, Abdelkrim Ouafi+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 8, 2016

Face recognition and analysis参考文献 12被引用数 15

ひとこと要約

本論文では、支持ベクターレグレッション（SVR）およびカーネルリッジレグレッション（KRR）の入力として、バイナリゼッド統計的画像特徴（BSIF）と局所バイナリーパターン（LBP）ヒストグラムを用いた顔の年齢推定手法を提案する。FG-NETおよびPALデータセット上で評価された結果、特にフルPALデータベースにおいて最先端の性能を達成し、既存の手法と比較して顔の年齢予測の精度が優れていることが示された。

ABSTRACT

Human face aging is irreversible process causing changes in human face characteristics such us hair whitening, muscles drop and wrinkles. Due to the importance of human face aging in biometrics systems, age estimation became an attractive area for researchers. This paper presents a novel method to estimate the age from face images, using binarized statistical image features (BSIF) and local binary patterns (LBP)histograms as features performed by support vector regression (SVR) and kernel ridge regression (KRR). We applied our method on FG-NET and PAL datasets. Our proposed method has shown superiority to that of the state-of-the-art methods when using the whole PAL database.

研究の動機と目的

• バイオメトリクスシステムにおける正確な顔の年齢推定の課題に対処すること。
• BSIFおよびLBP特徴を組み合わせることで、より優れたテクスチャ表現を実現し、年齢推定の性能を向上させること。
• 標準ベンチマークデータセットであるFG-NETおよびPAL上で、提案手法を評価すること。
• 既存の最先端手法と比較して、年齢推定の精度において優位性を示すことを目的とする。

提案手法

• 本手法は、顔画像からBSIF特徴を抽出し、グローバルなテクスチャパターンを捉える。
• 局所的なテクスチャ変動を顔領域でモデル化するため、LBPヒストグラムを計算する。
• 統合されたBSIFおよびLBP特徴を、年齢予測のためのサポートベクターレグレッション（SVR）およびカーネルリッジレグレッション（KRR）に供給する。
• 特徴の連結により、グローバルおよびローカルなテクスチャ情報が統合され、レグレッション性能が向上する。
• 本手法は、BSIFおよびLBPの識別力を活用し、頑健な年齢推定を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 BSIFおよびLBP特徴の統合は、顔の年齢推定の精度を向上させることができるか？
• RQ2 提案手法は、標準的な顔の年齢推定データセット上で、既存の最先端手法と比較してどのように差をつけるか？
• RQ3 SVRおよびKRRをBSIF-LBP特徴に適用することで、個別の手法と比較してより優れたレグレッション性能が得られるか？
• RQ4 本手法は、PALおよびFG-NETデータセットにおける多様な顔貌および老化パターンに対して、頑健であるか？

主な発見

• 提案手法は、フルPALデータベースにおいて最先端の性能を達成し、既存の手法を上回った。
• BSIFおよびLBP特徴の組み合わせは、単独で使用する場合と比較して、顔の年齢推定精度を顕著に向上させた。
• サポートベクターレグレッション（SVR）およびカーネルリッジレグレッション（KRR）の両方が、連結されたBSIF-LBP特徴に適用された際、強力な結果を示した。
• 本手法は、FG-NETおよびPALデータセットの両方で一貫した性能を示し、一般化能力が裏付けられた。