全体ゼミ発表
発表者:
高山 耕平
2010/10/18
輪郭による顔検出
・近似を放物線(直交座標系)ではなく
2次曲線(軸の傾きも考える)で行いたい

→
最小二乗法の時の相関係数

相関係数:2つの確率変数の間の相関を示す統計学的指標

Y:実測値 Y:実測値の相加平均 Y:推定値

1に近いほど相関が強いといえる
実験結果
実験結果
実験結果
・yの推定値が計測できない所がある例
→その部分は無視してRの計算を行っている
この辺りが計測できない
比較実験
結果
True
Positive
False
Positive
False
Negative
R>=0.85
292
(59.2%)
89
(18.1%)
112
(22.7%)
R>=0.90
285
(57.8%)
83
(16.8%)
125
(25.4%)
R>=0.80
293
(59.4%)
91
(18.5%)
109
(22.1%)
・Rのしきい値を変えた時にどういう結果になるか実験
・R>=0.80の方が微妙に結果が良いが、ほぼ誤差
比較実験
結果
True
Positive
False
Positive
False
Negative
2次曲線
292
(59.2%)
89
(18.1%)
112
(22.7%)
2次関数
288
(58.4%)
112
(22.7%)
93
(18.9%)
結果
VC時
(2次曲線
+対称性)
(2次関数
+対称性)
328
(66.5%)
16
(3.2%)
149
(30.2%)
350
(71.0%)
18
(3.7%)
125
(25.4%)
・2次曲線はR>0.85、2次関数はR>0.75をTrueと判定
(NaNや負の値はFalse)
・そこまで結果はよくなっていない
→検出できない画像は、肌色抽出や領域分割の所に問題
があるものが多い
→対称性を組み合わせた方はまだ実装途中
対称性による顔検出

輪郭線で求めた2次曲線より対称軸を 決めることができる
→顔ならば左右である程度の類似性が出るはず
問題点
・対称軸が想定する場所と違う所に出る場合がある
・輪郭線がきちんと出ないと対称性を判定できない?
→輪郭線で検出できない顔を
検出したいときは使えない
→輪郭線で検出できたものが
より顔であるかどうかの判定
には使える
まとめ・今後の予定
・輪郭線による顔検出はこの実装・結果でよさそう
・対称性による顔検出をどうするか
①輪郭線の結果(対称軸)を用いるか否か
②実装手法(もう少し論理的に説明できるような)
(現在の手法:肌色以外の画素を領域分割→
軸に対称にほぼ同じ色、大きさの領域があるかどうかをチェック)
・顔認識についての論文を読む、実装手法を考える
(髪や目を抽出して色や形を見る)
ダウンロード

戦略法の提案