本研究ではカラー画像中の人物の性別を自動識別する手法を提案する。 カラービデオカメラにより入力したカラー画像から、背景画像との差分を用いて人物像 のみを抽出し、男女の違いを表す特徴であるスカート線、髪の毛、服装の色、 口紅の情報を抽出する。各特徴の平均値を用いて 特徴の信頼度に応じた線形変換を行い、特徴ベクトルを求める。この特徴ベクトルの 分布を調べるために、あらかじめ性別が既知の多数の画像を用いて、 K平均法により2つのクラスタを形成し、男性特徴ベクトルモデルと女性特徴 ベクトルモデルを構築する。 性別が未知の人物像の識別は、この画像の特徴ベクトルと上記2つの特徴ベクトルモデル との距離を比較して行う。 この手法を用いて55枚の画像に対して男女識別実験を行い、約90%の識別率を得て、 本手法の有効性を確認した。
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山瀬弘之（hiro-y@is.aist-nara.ac.jp)