@article{oai:mie-u.repo.nii.ac.jp:00008377,
 author = {Ohyma, Wataru and 大山, 航 and Wakabayashi, Tetsushi and 若林, 哲史 and Kimura, Fumitaka},
 issue = {87},
 journal = {情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア]},
 month = {Aug},
 note = {application/pdf, We propose an automatic frontal face recognition method using gradient features. Our proposed method consists of three main stages : 1) face detection, 2) detection of tight bounding box of face using the result of facial feature extraction and 3) face recognition. In each stage, we use the gradient of image instead of pixel values. Face recognition experiments based on CSU Face identification Evaluation scheme using FERET database suggests that the gradient features has better performance than conventional pixel-based face recognition., 特徴量に画像の濃度こう配を用いた正面顔自動認識手法を提案する。提案手法は主に以下の3つの処理からなる.(1)画像探索に基づく顔検出,(2)検出された顔領域内の顔部品検出に基づく顔外擦枠の検出,(3)顔外接枠内の顔に対する見え方に基づく顔認識.それぞれの処理においては,画像濃度値のかわりに濃度値のこう配を特徴量として用いる.FERETデータベースに含まれる正面顔画像を用いた.CSU Face Identification Evaluationに従った実験の結果,濃度こう配特徴は,従来の画像特徴よりも低次元の特徴量で高い認識性能を持つことが分かった.},
 pages = {139--144},
 title = {Automatic frontal face recognition using gradient features},
 volume = {2007},
 year = {2007}
}