JP2016538656A - 顔画像認識のための方法とシステム - Google Patents
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Abstract
Description
で表われることができる。
式中、*は畳み込みを表し、xiおよびyjはそれぞれ第iの入力マップおよび第jの出力マップであり、kijは、第iの入力マップと第jの出力マップとを連続する畳み込みのカーネル(フィルタ)であり、且つbjは、第jの出力マップのバイアスであり、max(0, )は、非線形活性化関数であり、要素ごとに動作されている。このような非線形度を有するニューロンは、整流線形ユニット(rectified linear units)と呼ばれる。なお、比較的高い畳み込み層における同じマップの中のニューロンの重み(畳み込みカーネルとバイアスが含まれる)は、局所的に共有されている。上付きの「r」は、その重みが共有された局所的な領域を示す。顔は、構造化された対象であるため、比較的高い層において重みを局所的に共有することは、ネットワークが異なる位置において異なる高水準特徴を習得することを可能とする。
で表される。
i=1,2について、ここで、xiは、出力ニューロンiの総入力マップであり、且つ、yiは、出力ニューロンiの出力である。yiは、2つの分類(class)の確率分布を表し、すなわち同じ身元に所属するか否か。このような確率分布では、複数の畳み込みニューラルネットワークの出力を、スケーリングしないままで、直接に平均するように効率的にさせる。畳み込みニューラルネットワークは、最小化の−log yiにより訓練され、その中で、t∈{1,2}は、ターゲット分類を示す。損失は、確率的勾配降下により最小化され、ここで、勾配が逆伝搬によって計算される。
として明らかに表示されることができ、
その中で、cは、第cのクラスを示す。
Claims (13)
- 比較・認識すべき顔画像の1つ以上の顔領域ペアを生成する生成ステップと、
各顔領域ペアの2つの顔領域を交換して各顔領域ペアの各顔領域を水平に反転させることにより、複数の特徴モードを形成する形成ステップと、
1つ以上の畳み込みニューラルネットワークにより、前記複数の特徴モードを受信し、ここで、各特徴モードが複数の入力マップを形成する受信ステップと、
比較された顔画像の身元関係を反映する複数の出力マップを形成するように、前記1つ以上の畳み込みニューラルネットワークにより、前記入力マップから1つ以上の身元関係特徴を抽出する抽出ステップと、
前記顔画像の前記身元関係特徴に基いて前記顔画像が同じ身元に所属するか否かを認識する認識ステップと、を含むことを特徴とする顔画像認識のための方法。 - 前記生成ステップは、
認識すべき前記顔画像の複数の顔特徴点を検出するステップと、
検出された1つ以上の顔特徴点に基いて、認識すべき前記顔画像を位置合わせするステップと、
位置合わせされた顔画像の同じ位置における複数の領域を選択してそれぞれ1つ以上の顔領域ペアを生成するステップとを、さらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記畳み込みニューラルネットワークは、複数の畳み込み層を含み、前記身元関係特徴は、局所ローレベル関係特徴および大局ハイレベル関係特徴を含み、
前記抽出ステップは、
前記畳み込みニューラルネットワークの比較的低い畳み込み層における入力マップから、局所ローレベル関係特徴を抽出するステップと、
抽出された局所ローレベル関係特徴に基いて前記畳み込みニューラルネットワークの後続層から、比較された顔画像の身元類似性を反映する大局ハイレベル関係特徴を抽出するステップと、を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記抽出ステップの後で前記認識ステップの前に、前記方法は、
抽出された関係特徴をプーリングして安定でコンパクトな関係特徴を取得するステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記抽出ステップは、
同じ畳み込みニューラルネットワークにより、異なる入力特徴モードで構成された入力マップから前記身元関係特徴を抽出するステップ、或いは、
異なる畳み込みニューラルネットワークにより、異なる顔領域ペアの同じ領域から前記身元関係特徴を抽出するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記顔領域ペアの各顔領域は、複数の色チャンネルを含み、各顔領域における各色チャンネルは、前記畳み込みニューラルネットワークにおいて入力マップを形成することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 比較・認識すべき顔画像の1つ以上の顔領域ペアを生成するように構成された生成ユニットと、
各顔領域ペアの2つの顔領域を交換して各顔領域ペアの各顔領域を水平に反転させることにより、複数の特徴モードを形成するように構成された形成ユニットと、
各特徴モードが複数の入力マップを形成する前記複数の特徴モードを受信し、さらに、比較された顔画像の身元類似性を反映する身元関係特徴を、前記入力マップから階層的に抽出するように構成された1つ以上の畳み込みニューラルネットワークと、
比較された顔画像の前記身元関係特徴に基いて前記顔画像が同じ身元に所属するか否かを認識するように構成された認識ユニットと、を含むことを特徴とする顔画像認識のためのシステム。 - 前記生成ユニットは、
認識すべき顔画像の複数の顔特徴点を検出するように構成された検出モジュールと、
前記検出された顔特徴点に基いて、認識すべき前記顔画像を位置合わせするように構成された位置合わせモジュールと、
位置合わせされた認識すべき顔画像の同じ位置における1つ以上の領域を選択し、それぞれ1つ以上の顔領域ペアを生成するように構成された選択モジュールと、を含むことを特徴とする請求項7に記載のシステム。 - 前記畳み込みニューラルネットワークは、複数の畳み込み層を含み、前記身元関係特徴は、局所ローレベル関係特徴および大局ハイレベル関係特徴を含み、
前記畳み込み層はいずれも、
前記畳み込みニューラルネットワークの比較的低い畳み込み層における入力マップから、局所ローレベル関係特徴を抽出し、
抽出された局所ローレベル関係特徴に基いて前記畳み込みニューラルネットワークの後続層から、前記顔画像の身元類似性を反映する大局ハイレベル関係特徴を抽出するようにさらに構成されたことを特徴とする請求項7に記載のシステム。 - 抽出された関係特徴をプーリングして安定でコンパクトな関係特徴を取得するように構成されたプーリングユニットを、さらに含むことを特徴とする請求項7に記載のシステム。
- 前記畳み込み層はいずれも、
同じ畳み込みニューラルネットワークにより、異なる入力特徴モードで構成された入力マップから前記身元関係特徴を抽出するように、或いは
異なる畳み込みニューラルネットワークにより、異なる顔領域ペアの同じ領域から前記身元関係特徴を抽出するようにさらに構成された請求項7に記載のシステム。 - 前記顔領域ペアの各顔領域は、複数の色チャンネルを含み、各顔領域における各色チャンネルは、前記畳み込みニューラルネットワークにおいて入力マップを形成することを特徴とする請求項7に記載のシステム。
- 顔画像認識システムに用いられる身元関係特徴を抽出するための複数の畳み込みニューラルネットワークであって、各畳み込みニューラルネットワークは、複数の畳み込み層を含み、前記身元関係特徴は、局所ローレベル関係特徴および大局ハイレベル関係特徴を含み、
各畳み込みニューラルネットワークは、
前記顔画像認識システムから1つの特定の顔領域ペアの1つの特定の特徴モードを受信して複数の入力マップを形成し、
前記畳み込みニューラルネットワークの比較的低い畳み込み層における前記入力マップから、局所ローレベル関係特徴を抽出し、
抽出された局所ローレベル関係特徴に基いて前記畳み込みニューラルネットワークの後続層から、比較された顔画像の身元類似性を反映する大局ハイレベル関係特徴を抽出するように構成されたことを特徴とする複数の畳み込みニューラルネットワーク。
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