| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2007-03-16 16:00
Viola-Jones顔検出器の学習時に２値化画像を利用した場合の効果
○稲吉宏明・栗田多喜夫（産総研） |
| 抄録 |
（和） |
ViolaとJonesが提案した、矩形特徴のブースティングによるカスケード識別器で
顔画像を訓練して得られる顔検出器が、その速度および性能の良さから広く利用されている。
本論文では、この訓練過程において通常使用されるグレースケール画像を
「複数の閾値による複数の２値化画像」で置き換え、
検出時には１つの閾値での２値化画像を用いること
を提案する。
２値化は、目、鼻、口等の顔パーツ(=黒) vsそれ以外(=白)という区分が
訓練サンプルで強調されることを期待して導入したものである。
他方、複数の閾値は、
これによる「不変部分」と「変動部分」が
各々「訓練サンプルの共通部分」および「非共通部分」
として学習されることを期待して導入した。
1040名の顔画像データベース(peal)を用いた実験結果で、
提案手法により
従来の検出器よりも検出漏れ数、および誤検出数
共に改善されることを確認した。 |
| （英） |
After Viola and Jones
have proposed a rapid object detection
method based on a boosted cascade of rectangular feature classifiers,
face-detectors using their method
became popular because of their speed and robustness.
In this paper,
we propose to replace each of gray-scale training images
with `its binarized images using multiple thresholds'
for Viola-Jones face-detectors
and to replace gray-scale input image
with a binarized one in detection process.
We introduced the binarization hoping that
it would enhance the distinction between facial-parts
(such as eyes, mouth, to be black)
and non-facial-parts (to be white).
Multi-thresholding is also introduced
expecting that distinction between invariant part
and variant part could be learned.
Experimental results,
using
the CAS-PEAL face database
(images of 1040 individuals),
show that proposed method
improves the performance of face-detection
(in terms of the numbers of missed-faces and
those of false-alarms) upon conventional method. |
| キーワード |
（和） |
顔検出器 / ２値化 / 多重閾値 / 多重サンプル / Viola-Jones / / / |
| （英） |
face detector / binarization / multi-threshold / multi-sample / Viola-Jones / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 606, PRMU2006-280, pp. 149-154, 2007年3月. |
| 資料番号 |
PRMU2006-280 |
| 発行日 |
2007-03-09 (PRMU) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
| PDFダウンロード |
|