最大クリーク抽出に基づく画像からの対象検出(クリーク問題と応用)
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概要
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本論文では,最大クリーク抽出に基づく対象検出法を提案する.提案手法では,検出対象のモデルと入力画像を共にグラフで表現する.モデルグラフと入力グラフで類似した2節点間の関係(枝)があった場合,直積空間内でその節点同士に枝を張っていくと,2つのグラフ間のマッチング結果は直積空間内でのクリークとなる。つまり,対象検出の問題が直積空間内でのクリーク抽出となる.この方法では直積空間内の枝の張り方が検出精度に影響を与えるので,枝を張るか否かの判断に節点の周辺領域から抽出したガボール特徴に基づくパターンマッチングを利用する.マッチングの精度を向上させるために認識に利用する特徴の選択も行う。マッチングの際,2節点間(枝)の伸縮や変形を許すことにより,向きの変化やゆがみにロバストになると期待される.提案手法を顔検出に応用し,正面の顔画像だけからモデルグラフを作成したにも関らず,正面から30度位の向きの変化に対してロバストな顔検出が可能であった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-11-28
著者
-
富田 悦次
電気通信大学先進アルゴリズム研究ステーション
-
堀田 一弘
電気通信大学電気通信学部情報通信工学科
-
高橋 治久
電気通信大学電気通信学部情報通信工学科
-
富田 悦次
電気通信大学先進アルゴリズム研究ステーション・中央大学研究開発機構
-
富田 悦次
電気通信大学
-
富田 悦次
Department Of Commucations And Systems Engineering The University Of Electro-communications
-
関 友和
電気通信大学大学院電気通信学研究科電子情報学専攻
-
堀田 一弘
埼玉大学
-
富田 悦次
電気通信大学|中央大学研究開発機構
-
関 友和
電気通信大学大学院 電気通信学研究科
-
高橋 治久
電気通信大学情報通信工学科
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