[論文レビュー] Fusion of Wavelet Coefficients from Visual and Thermal Face Images for Human Face Recognition - A Comparative Study

Mrinal Kanti Bhowmik, Debotosh Bhattacharjee+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 5, 2010

Face and Expression Recognition参考文献 30被引用数 11

ひとこと要約

本論文では、離散ウェーブレット変換（DWT）係数を用いて視覚的および赤外線的顔画像を融合する手法を提案し、人間の顔認識を向上させる。視覚的および赤外線的画像から別々にDWT係数を計算し、ハールおよびダウーベシュ（db2）ウェーブレットを用いて融合し、逆DWTを適用することで、IRIS赤外線/視覚的顔顔データベース上で最大100％の認識成功率を達成した。両ウェーブレットタイプとも優れた性能を示した。

ABSTRACT

In this paper we present a comparative study on fusion of visual and thermal images using different wavelet transformations. Here, coefficients of discrete wavelet transforms from both visual and thermal images are computed separately and combined. Next, inverse discrete wavelet transformation is taken in order to obtain fused face image. Both Haar and Daubechies (db2) wavelet transforms have been used to compare recognition results. For experiments IRIS Thermal/Visual Face Database was used. Experimental results using Haar and Daubechies wavelets show that the performance of the approach presented here achieves maximum success rate of 100% in many cases.

研究の動機と目的

• 視覚的および赤外線的顔画像の融合が認識性能を向上させるかを調査すること。
• 具体的には、ハールおよびダウーベシュ（db2）ウェーブレットを用いた係数融合における認識精度の違いを比較すること。
• ウェーブレットベースの係数融合が、明るさや赤外線条件の変化に対して顔認識の頑健性に与える影響を評価すること。
• ウェーブレットベースの融合が、標準的な顔データベースを用いて最適な認識性能を達成できるかを特定すること。

提案手法

• 視覚的および赤外線的顔画像の両方に、それぞれ独立して離散ウェーブレット変換（DWT）を適用し、ウェーブレット係数を抽出する。
• 詳細係数および近似係数を、事前に定義された融合ルールに従って、両画像タイプの係数を組み合わせることで係数の融合を実行する。
• 融合された係数セットに逆DWTを適用し、1つの強化された顔画像を再構築する。
• ハールおよびダウーベシュ（db2）ウェーブレットを用いて、融合性能の比較分析を実施する。
• 融合画像に対して標準的な顔認識技術を用いて認識を実行し、IRIS赤外線/視覚的顔顔データベース上で性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ウェーブレット係数を用いた視覚的および赤外線的顔画像の融合は、単一スペクトル画像を用いる場合と比較して認識精度を向上させるか？
• RQ2 ハールおよびダウーベシュ（db2）ウェーブレットは、係数融合に用いる場合、認識性能においてどのように比較されるか？
• RQ3 ウェーブレットベースの融合は、厳しい環境条件下でもほぼ完璧な認識率を達成できるか？
• RQ4 視覚的および赤外線モダリティからのDWT係数を組み合わせる最適な融合戦略は何か？

主な発見

• 提案手法は、IRIS赤外線/視覚的顔顔データベースを用いた複数の実験事例で、最大100％の認識成功率を達成した。
• ハールおよびダウーベシュ（db2）ウェーブレットの両方とも高い認識性能を示し、全体の成功率に顕著な差は認められなかった。
• ウェーブレット係数の融合は、重要な顔の特徴を効果的に保持するとともに、ノイズおよび照度変動の影響を低減した。
• 結果から、ウェーブレットベースの融合は、多モodal顔認識において、多様な撮影条件下でも頑健で効果的なアプローチであることが示された。