Cross Validationを用いた顔検出のための特徴点の選択
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概要
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本論文では、顔検出のための特徴点をCross Validationを用いて選択し、選択された特徴点間でのマッチングにより顔を検出する手法を提案する。特徴点は、学習に用いていないデータ(未知の顔と顔以外の画像)に対する識別率が高くなるように選択した。ここでは、顔検出手法として、以前提案した情報量による重みづけマッチングによる方法とコントラスト画像から抽出したGabor特徴のBayes推定に基づく方法を用いた。実験により、画像内の全ての点をマッチングに用いる場合よりも特徴点の数を減らした場合の方が未知の顔画像に対して高い識別率が得られることを確認した。また、少数の特徴点を調べるだけで顔でないと判定することも可能となり、顔検出が高速化された。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-09-15
著者
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
電子技術総合研究所
-
三島 健稔
埼玉大学工学部情報システム工学科
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
三島 健稔
埼玉大学
-
堀田 一弘
埼玉大学
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