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複雑背景からの顔検出および顔認識

复杂背景下的人脸检测和识别

基本信息

批准号：
16700168
负责人：
黄琳琳
金额：
$ 2.18万
依托单位：
Tokyo University of Agriculture and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2005
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16700168/
关键词：
face detection neural network principal component analysis Gabor filter feature extraction multiple classifier combination

项目摘要

画像中の顔の検出に関する研究を進めてきております。この分野では、アメリカのマサチューセッツ工科大学(MIT)とカーネギーメロン大学(CMU)の研究グループが開発したシステムが非常に優れた性能をもち、全ての研究者の目標となっております。1.PNN(polynomial neural network)を採用し、判別能力を高めると共に、学習時および判別時に必要な計算量を大幅に削減できることを示したこと。2.顔の特徴を強調するために、空間微分画像を生成し、それを別の特徴空間に射影したものを特徴量として併用することにより、判別性能が大きく向上することを示したこと。3.ガボールフィルタによる特徴量を用いた識別器を用いた顔検出手法を提案する.我々は,顔候補画像の空間的な局所性を特徴ベクトルとして活用するため,4方向のガボールフィルタを用いて各方向の高周波成分を抽出した.ガボールフィルタ上の特徴ベクトルは,主成分分析(PCA)によって低次元に圧縮した上で,顔と非顔を判定するためのPolynomial Neural Network(PNN)を用いた識別器に入力した.提案手法の有効性を実画像による実験で実証したところ,ガボールフィルタの出力の大きさと位相の両方を特徴量として用いた場合,検出性能を向上させることができた.4.判別が難しいサンプルを精度良く判別できる新たな特徴空間を提案し、その判別システムをサブシステムとして併用することにより、全体のシステム性能をさらに向上させることが出来ることを示したこと。我々の検出精度は,過去に文献に報告された同様の実験の結果と比較しても,よりよい性能を示したなど、大きな成果を挙げております。

Research on the relationship between color and appearance in portraits is progressing. The research team at MIT and CMU is very focused on the performance of the research team and the goals of the researchers. 1. PNN (polynomial neural network) is adopted, discriminative ability is improved, learning time and discriminative time are greatly reduced, and calculation amount is greatly reduced. 2. The feature space is divided into two parts. 3. Use of the characteristic quantity of the color detection method The spatial characteristics of the candidate images are extracted from the high frequency components in the four directions. Principal Component Analysis (PCA) is used to identify the features of a polynomial neural network (PNN). The proposed method has the characteristics of the image, and the proposed method has the characteristics of the output and the phase. 4. The proposed method has the characteristics of the output and the phase. 4. The proposed method has the characteristics of the new feature space. All of them are in the same boat. The accuracy of our test results was compared with those reported in the previous literature.

项目成果

期刊论文数量（4）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

A multi-expert approach for robust face detection

DOI：
10.1016/j.patcog.2005.11.020
发表时间：
2004-09
期刊：
Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition, 2004. ICPR 2004.
影响因子：
0
作者：
Linlin Huang;A. Shimizu
通讯作者：
Linlin Huang;A. Shimizu

Robust Face Detection Using Compound Features

使用复合特征的稳健人脸检测