顔検出技術の動向ime.info.hiroshima-cu.ac.jp/~hiura/lec/ime/04.pdfhaar 基底特徴 !...

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顔検出技術の動向 古くから考えられてきた 顔のパーツ(の検出からのボトムアップ法) 検出・頭髪分布 シルエット(頭部,の部分のくびれ,肩) 法を「考案し,つくり込む」法と,その限界がえてきた 学習による 顔画像そのものの学習(eigenface : 主成分分析をいる法) Viola-Jones の法:顔検出技術の躍の原点 速化を意識した単純な処理と 速で精度のい学習法の採 豊富な学習データ 現在のデジタルカメラにいられている法は,これをベースにするもの が多いと考えられる

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  • l

    l l l

    l

    ll eigenface : l Viola-Jones

    l l l

    l

  • Viola-Jones

  • Haar

    l

    l Viola-Jones

    lAdaBoost

    -

  • Integral Image

    l (x,y)

    ll 4-3-2+1

    l (A+B+C+D) (A+C) (A+B) + A = D

  • AdaBoost

    ll

    l l

    l

  • Slide Set 12: Face Detection/Viola-Jones 6 CS 175, Fall 2007: Professor Padhraic Smyth

    Boosting Example

  • Slide Set 12: Face Detection/Viola-Jones 7 CS 175, Fall 2007: Professor Padhraic Smyth

    First classifier

  • Slide Set 12: Face Detection/Viola-Jones 8 CS 175, Fall 2007: Professor Padhraic Smyth

    First 2 classifiers

  • Slide Set 12: Face Detection/Viola-Jones 9 CS 175, Fall 2007: Professor Padhraic Smyth

    First 3 classifiers

  • Slide Set 12: Face Detection/Viola-Jones 10 CS 175, Fall 2007: Professor Padhraic Smyth

    Final Classifier learned by Boosting

  • Viola-Jones l

    l l 160,000

    ll 32l

  • l

    l OKAO Visionl l l Apple (iPhoto)

    l

    lViola-Jones

    l