画像の判別について質問です。

最近のデジカメで顔認識が行われるようになったばかりの最新技術です。それを簡単に説明できる人はいないでしょう。

顔認識の開発者と以前会ったことがあります。

顔の輪郭や形状、目や鼻などの特徴点。

（鼻は頬よりも輝度値が低く、目は光の反射率が高いため白くその下は黒ぽい）

目や鼻などの特徴点抽出（三点方）、色や源の変化。

メーカによって認識システムは大差がありますが、会った開発者のシステムでは特徴点抽出型だったので黒人でも白人でも認識します。

また、風景も誤認することもありますが顔ほど特徴がない場合が多いため角度をずらすと認識しないことが多いです。

人工知能分野で研究が進められている、パターン認識という技術を利用しています。以下、直感的な説明です。

１．大量の顔画像を集めます。

２．顔画像を解釈しやすい形式に変換します。例えば、カラー画像を白黒画像に変換したり、顔を傾けている画像を回転させて全体の角度を統一させたりします。このステップは画像の情報量を減らす目的もあります。

３．２の画像を使って顔画像の例を集めた辞書を作成します。

４．画像中に辞書の例と似た部分がないかを照合し、似たものがあれば顔であると認識します。

パターン認識には他に手書き文字の認識（郵便物の自動仕分け、OCR）、音声認識や映画のシーン理解、医薬品開発で化学物質が効くかどうか等々の応用分野もあります。最近流行の手法としてサポートベクターマシン、ブースティングなどがあります。

顔検出では、いわゆる機械学習を利用した手法も有名です。簡単に流れを紹介すると、以下のようになります。

1. 大量の画像を用意します。
2. 人間の手で、「これは顔の画像」「これは顔の画像ではない」と、コンピュータに学習させていきます。
3. コンピュータは、学習を通じて「人間の顔に特有な特徴」を覚えていきます。
4. 学習終了後、コンピュータに画像を入力すると、まず画像の中から一部の領域を切り取ってきます。
5. 切り取った部分が「顔かどうか」を、学習結果を使って判断します。
6. そこが「顔である」と判定されたなら、切り取ってきた領域はまさに顔であると分かります。
7. 切り取ってくる領域を変えて、同様の処理を繰り返します。

このような流れによって、1つの画像の中にいくつも顔があるような場合でも、きちんと顔の部分を認識することが出来ます。また学習の部分で色々な国籍・年齢・性別の人間の顔を教えてやれば、そういった顔の違いにも対応出来ます。

http://e-words.jp/w/E9A194E8AD98E588A5.html

http://pc.nikkeibp.co.jp/article/NPC/20061221/257520/

http://journal.mycom.co.jp/articles/2007/03/23/ixy10/002.html

http://www.ka.riec.tohoku.ac.jp/~beto/lecture/ais/05/hout-051209...

http://thisistanaka.blog66.fc2.com/blog-entry-55.html

http://journal.mycom.co.jp/articles/2007/08/07/face/001.html

http://blog.clouder.jp/archives/000730.html

http://journal.mycom.co.jp/articles/2007/08/07/face/001.html

http://www.nec.co.jp/ad/empower/chapter2/explanation2/

実際は数十年前から研究はなされています。

その有効性が発揮されることがなかったのです。

http://scholar.google.co.jp/scholar?q=%E9%A1%94%E8%AA%8D%E8%AD%9...

基本的には、目、鼻、口、それと顔の輪郭などを特定することが核です。