誤認識した顔画像の検証

147 人分の顔画像
147 人分の顔画像

著名人の方々の顔画像をデータ化して YouTube などの動画を検証していると、まれに誤認識する場合があります。
しきい値が十分に低い場合でも誤認識する場合は対策を立てる必要があります
対策を立てるためには原因を考えなくてはいけません。

登録顔画像の検証

解像度が低い顔写真の例
解像度が低い顔写真の例

まず登録されている顔画像が適切かどうか調べる必要があります。
例えば上の画像は解像度が低すぎて顔の各パーツの位置が曖昧になっています。このような場合にはこの画像を加工してシャープにするのではなく、解像度の良い顔写真と取り替えるようにしましょう。
以下は登録はしたものの理由があって登録から外した例です。

顔写真の登録から外した例
図1:顔写真の登録から外した例

この様な顔写真があれば登録から外します。

入力動画像の検証

次に、入力される動画について検討します。
実際に「しきい値 0.375 」で誤認識した

  • 加藤綾子さんと小嶋菜月さん
  • 加藤綾子さんと橋本愛さん

の顔写真の検討をしてみます。
まず下の図をご覧ください。

ガウス差分を適用した小嶋菜月さん、加藤綾子さん、橋本愛さんの顔写真
図2:各顔画像にガウス差分フィルターをかけた例

顔の特徴が掴みやすいようにガウス差分のフィルターをかけました。

小嶋菜月さんと加藤綾子さんの目元の画像
図3:目元の拡大画像

動画像の加藤綾子さんは解像度が悪くて瞳の部分が黒で潰れてしまっています。(図3)
鼻の上部から目頭への距離が非常に似ています。
図2の下、橋本愛さんと加藤綾子さんのガウス差分をとった例では、顔の各パーツの位置関係が非常に似ています。

この様な場合の対処方法としては、動画像の解像度を上げることやフレーム自体にシャープフィルターをかけることが考えられます。このような前処理を各フレームに対して行うと非常に計算資源をくいますので、はじめから動画像の解像度を上げる工夫をすることが望まれると思います。

まとめ

誤認識を防ぐには以上のことから

  • 登録する顔画像を適切なものにする
  • 対象となる動画は解像度を可能な限りで上げる

ということになります。

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