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・
富士フイルム、顔検出技術をWebアプリに APIも公開 - ITmedia News
富士フイルムは1月15日、顔検出技術を使ったアプリケーションを体験できるサイト「顔ラボ」をオープンした。第1弾として、写真から顔を検出して加工できるWebアプリを公開。画像から顔の位置を指定してくれるAPIも、28日に公開する予定だ。 顔検出技術は、コンパクトデジタルカメラ「FinePix」などに搭載した技術。複数の顔が入った画像から1秒足らずで顔の部分だけを切り出し、被写体の顔に自動的にピントを合わせたり、顔色を補正したりできる。横向きや斜め向きの顔でも検出できる精度が売りだ。 顔ラボでは、同技術をネット上のアプリケーションに応用し、トラックバックやコメントでユーザーから意見を募って技術の向上に役立てたり、新たな活用法を探る。 ブログに載せる顔写真にぼかし 「顔シークレット」 まずは、ユーザーがアップロードした画像から自動で顔を検出し、顔にぼかしをかけたり、横線で目を伏せたりといった加工
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