室内などの広い空間内にいる人物を，顔向きによらず安定に個人識別するための手法を提案します． ここで取り扱う顔画像は理想的な環境からではなく，実環境下を非拘束に動き回る人物から得られるもので， 立ち位置や姿勢の変化により，顔の大きさ，向きの変化が激しいものです．その例を下に示します．

ここでは， 全ての方向を認識するのではなく，左側の正面向きの顔のみを認識するというアプローチをとります．具体的には， 入力画像を自己組織化による教師なし学習によって顔向きごとに自動分類し，学習データを絞り込んで識別器を作ります．

右図が自己組織化マップの例です．実験では，画像を選んで学習，認識を行うことによって，実環境下を非拘束に動く 人物の顔の認識精度が向上することを確認しました．