Viola–Jones object detection framework とは

Viola-Jonesオブジェクト検出フレームワークは、2001年にPaul ViolaとMichael Jonesによって提案されたリアルタイムの競合オブジェクト検出率を提供する最初のオブジェクト検出フレームワークです。様々なオブジェクトクラスを検出するように訓練することができますが、それは主に顔検出の問題によって動機づけられました。

Face perception とは

顔の知覚は、顔、特に人間の顔、特に脳内の関連情報処理に関する個人の理解と解釈である。
人の顔の割合と表現は、起源、感情の傾向、健康の質、社会的情報を特定するために重要です。誕生から、顔は個人の社会的相互作用において重要です。顔の認識は脳内の広範かつ多様な領域を含むため、顔の認識は非常に複雑です。時には、脳の損傷部分は、顔または偽膿疱症の理解における特定の障害を引き起こし得る。

Picollator とは

Picollat​​or – ビジュアルクエリ(画像)またはテキスト、またはビジュアルクエリとテキストの組み合わせによって、Webサイトとマルチメディアの検索を実行するインターネット検索エンジン。 Picollat​​orは、画像内のオブジェクトを認識し、テキストとの関連性を取得し、その逆も同様であり、提供されたすべての情報に従って検索します。

Covert facial recognition とは

ヨアヒム・ボデマーは、1947年に「人の顔を認識することができない」という用語である、「貧血」という用語を作り出しました。この障害に罹っている人は、顔をはっきりと認識することはできませんが、この障害を持つ人は顔を隠すことができるという発見ができました。秘密裏の顔認識は、人口学的に悪化した人が身近な顔を無意識に認識することです。この現象を表現する人は、以前に見た人の顔を認識していることに気付かない。
先天性および後天性の2つのタイプの貧血があります。先天性白血病は、脳損傷の既往歴のない顔を認識することができない。後天性失読症は、脳の右後頭側頭領域の損傷によって引き起こされる。 1950年代には、右大脳半球が顔面認識に関与していたことが理論化され、1960年代にこの理論は多くの実験によって支持された。
老人性顔面認識の能力は、老人性顔面症患者においては抑制されるが、これらの個人のうちのいくつかは、身近な顔を秘密に認識する能力を有することを示す多くの研究がなされている。これらの実験は、隠れた顔認識を実証するために、行動的および生理学的尺度を使用してきた。一般的な生理学的尺度は、馴染みのない顔の写真と比較して身近な顔の写真が示されている貧富のある人に、より大きな応答を示す皮膚コンダクタンス応答(SCR)を用いることによる自律的活動の尺度である。

Face superiority effect とは

心理学において、顔優位効果とは、すべての個人がどのように他の人間の顔を知覚して記憶するかという現象をいう。顔(鼻、目、口など)の単一のフィーチャを認識してエンコードするのではなく、人間の顔を1つの全体的な統一要素として認識し、エンコードします。この現象は、個体の特徴や特徴を認識する必要がある場合には困難な作業である、何千もの顔を認識して視覚システムを支援します。しかし、この効果は直立顔を知覚することに限られ、サッチャー効果やパレイドリアのような現象で顔が逆さまになったり曲がったりするなど、顔が異常な角度にある場合は発生しません。

FERET (facial recognition technology) とは

顔認識技術(FERET)プログラムは米国国防総省(Counter Doctor)のカウンタードラッグ技術開発プログラムオフィスの後援を受けました。 FERETプログラムの目標は、セキュリティ、インテリジェンス、法執行要員の職務遂行を支援するための自動顔認識機能を開発することでした。プログラムは、3つの主要な要素で構成されています。
 FERETデータベースの収集FERET評価の実施
後援された研究の目標は、顔認識アルゴリズムを開発することでした。 FERETデータベースは、スポンサード・リサーチとFERET評価をサポートするために収集されました。 FERETの評価は、アルゴリズム開発の進捗状況を測定し、将来の研究方向を特定するために実施された。

FERET database とは

FERETデータベースは、顔認識システムの評価に使用されるデータセットです。顔認識技術(FERET)プログラムは、国防総省高度研究プロジェクト庁(DARPA)と国立標準技術研究所(NIST)によって管理されています。 1993年12月から1996年8月の間に顔画像のデータベースが収集されました。2003年にDARPAはこれらの画像の高解像度、24ビットカラーバージョンをリリースしました。テストされたデータセットには、856人を代表する静止画像が2,413枚含まれています。
FERETプログラムは、アルゴリズム開発者から独立して収集された顔画像の大きなデータベースを確立するために準備されました。 George Mason UniversityのHarry Wechsler博士は、このデータベースの収集を指示するために選ばれました。データベースの収集は、Wechsler博士とPhillips博士の協力によるものでした。

Face space とは

顔空間は、認識可能な顔が格納されている多次元空間であるように、心理学における理論的アイデアです。この空間内の顔の表現は、顔そのものの不変の特徴に従う。しかし、最近では、顔がその動的特徴に応じて顔空間に格納されることが理論的に証明されており、この場合、結果として生じる空間は二重構造を示す。
顔空間は、識別性、自身のレースバイアスおよび似顔絵効果を含む顔認識の様々な側面を説明するのに有用である。
フェイススペースの枠組みは、ほぼ1000の科学論文に引用されており、ジャーナルのページに登場したトップ10のアイデアを特集したジャーナルのスペシャルエディションで最近再考されました。