広域監視映像からの顔方向推定(テーマ関連,顔・人物・ジェスチャ・行動)
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概要
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本稿では広域監視映像から切出した低解像度の顔画像から顔方向を推定する手法を提案する.提案法はまず背景差分法によって移動物体を検出する.次にhistograms of oriented gradients(HOG)特徴とsupport vector machine(SVM)を用いて歩行者の検出を行う.その後,テンプレートマッチングによって顔画像を取得して最後にSVMを用いて顔方向を推定する.顔データベースを用いた実験結果より,画像中の顔の解像度変化と位置変化を学習することで推定する画像の顔の大きさや位置が変化していても96%以上の推定率で推定できることを確認した.また,実際に撮影した動画から切出した顔画像に対する実験結果より,顔の解像度変化と位置変化を学習することで実画像においても誤差0の推定率が34%から38%に,誤差±30°以内の推定率が68%から72%に向上することを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-03-08
著者
-
藤井 健作
兵庫県立大学工学部
-
藤井 健作
兵庫県立大
-
森本 雅和
兵庫県立大学大学院工学研究科
-
藤井 健作
兵庫県立大学工学研究科
-
阿部 真司
兵庫県立大学大学院工学研究科
-
森本 雅和
兵庫県立大学工学研究科
-
森本 雅和
姫路工大 大学院工学研究科
-
森本 雅和
兵庫県立大学
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