顔画像処理技術の研究動向と応用事例 - A Successful Failure
情報処理に2ヶ月連続で顔画像処理技術のサーベイが掲載されている*1,*2。サーベイ著者らの研究業績紹介にやや偏っている印象があるが、興味深く、有用なサーベイとなっているのでポイントだけ整理してまとめておく。なお、最近話題になったモノを中心に元論文にはない複数の項目を追加している。 顔画像処理技術 顔検出 画像の中から漏れなく誤りなくリアルタイムで顔の位置を検出する技術。動画処理時にはトラッキングも必要。 ViolaとJonesによるHaarタイプの特徴量を用いた高速顔検出手法*3をベースとして多くの改善手法が提案されている。 顔特徴点検出 顔の性別、年齢を含めた属性推定や個人識別を行うために、顔の各器官の特徴点の検出を行う技術。 多種特徴点抽出に対応したCootesらのActive Shape Model(ASM)やActive Appearance Model(AAM)が有名*4。拡張・
NEC、服の色や種類から人物を検索--迷子や足取り調査に利用
NECは11月4日、「茶色のジャケットに黒いズボン」など自然な言葉を入力することで、監視カメラによって蓄積された大量の映像の中から、特定の人物を高精度に発見できる人物検索技術を発表した。 従来の服装をもとにする人物検索では、服の色として代表的な一色を指定するか、あるいは画像で指定する必要があった。今回発表された人物検索技術は、服の色や種類に関する単語を自動抽出し、これを画像の特徴データに変換して検索するという。 変換の際に、服の重ね着による色の割合の変化や、正面とそれ以外による色の見え方の違い、上下半身の服の違いなどを考慮して特徴データを作成することで、より正確に検索ができるとのこと。 人物の向きや上下それぞれの服の色や色の割合を検出して判定することで、従来の服全体の色だけによる判定よりも高精度な検索を実現する。 さらに、顔の向きや光の当たり方が異なる場合でも高精度な顔の検出・照合ができる
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