顔らしさの評価値分布を利用した顔検出の提案

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  • Face Detection Based on the Distribution of Classifier Outputs
  • カオラシサ ノ ヒョウカチ ブンプ オ リヨウシタ カオ ケンシュツ ノ テイアン

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説明

顔検出はコンピュータビジョンにおいて，近年注目されている分野の1つであり，様々な研究が行われている．従来の枠組みでは，各サブウィンドウで独立に顔または非顔を識別するため，識別器の評価値の高い非顔画像を誤検出してしまうことがよくある．本研究では，顔と非顔における識別器の評価値分布の違いを利用した分布ベースの顔検出の枠組みについて提案する．実験ではMIT+CMUのテストデータセットおよびWWWより収集した様々な種類の実画像170枚を用いて，提案手法の有効性を確認した．その結果，従来の顔検出と比較し，同一の誤検出数のときに最大5%程度の検出率の向上を確認した．

Face detection is a useful technique in computer vision. Many face detection methods have been developed in the literature. In previous face detection process, since the classifiers also evaluate the scanned sub-windows independently, non-faces with high face likelihood are often misdetected. In this paper, we propose a novel face detection framework which explicitly uses difference of the classifier output distribution between faces and non-faces. Experiments with real-world images, from MIT+CMU dataset and WWW, show that the proposed framework improves the detection rate approximately by 5%.

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