情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

近年、監視カメラ等による撮影動画像から人物を特定する技術が注目されている。しかし、撮影機器の精度向上に伴い撮影動画像の情報量が大きくなり、伝送・保持が困難に なっている。これまでに我々は、JPEG量子化テーブルの改良を行い、ニューラルネットワークで学習した識別器 を用いて識別精度を比較した。実験の結果、提案型量子化テーブルFLAT型において標準的なJPEG量子化 テーブルより高い精度を確認した。本研究では、ニューラルネットワークを用いた識別方式と従来型DCT顔識別方式に対して提案型量子化テーブルを適用し、顔識別システムごとの量子化テーブルの識別精 度への影響を比較する。