画像分割を用いた高速顔検出 : 顕著度による探索領域抑制(<特集>「感性情報処理の基礎と応用」及びヒューマン情報処理一般)

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概要

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画像から所望のオブジェクトを高速且つ正確に抽出する技術は画像処理の中で特に重要な技術である。通常テンプレートマッチング法に見られるように、作成したテンプレートを画像全体に渡って走査することによりこれを実現している。しかしながら、明らかに所望のオブジェクトが存在しない画像領域も探索するので、計算の無駄が生じる。本研究報告ではK-means法を用いた画像分割により、画像をいくつかのクラスタに分割し、所望のオブジェクトとはなりえないクラスタを探索領域から取り除く手法を紹介する。さらに実際に我々が開発した顔検出エンジンを用いて、本手法の有効性を調べる。その結果、画像全体に渡って顔を探索する場合と比較して、ほとんど検出率を落とすことなしに高速に顔を検出することができた(1400msが800ms)。
社団法人電子情報通信学会の論文
2004-12-09

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