サルでもわかる顔検出２ - 科学信仰
これは「サルでもわかる顔検出の原理」の続きです。 群盲象を撫でる。 Kidney International - Figure 1 for article: The elephant in uremia: Oxidant stress as a unifying concept of cardiovascular disease in uremia 前回、顔検出を実用レベルに引き上げたViola＆Jonesの論文を簡単に解説したけど、Violaらが論文にあげた三つの貢献のうちadaBoostについては、ややこしいということであいまいにしか書いてなかった。 なので今日はそのadaBoostアルゴリズムについて解説してみたいと思う。 コンピュータに画像から顔を検出させるという課題はとても難しい。 人間がどうやって視野の中から顔を検出してるのか、その機構自体が全然判ってないんだから、真似ることも
サルでもわかる顔検出の原理 - 科学信仰
顔検出機能はここ数年で急激に普及してデジカメとかケータイとかにフツーに入るようになったり、Google画像検索のオプションに入ってたりして、すっかりコモディティ化しちゃってるけど、ちょっと前まではすごい困難で実用化に手を出すなんてとてもとてもな技術だったんだよね。 2001年のViola & Johnsの論文*1で超高速＆超正確な検出アルゴリズムが発表されるまでは。 これの画期的だった点は非力なパソコン（とか現在のケータイ内蔵CPUとか）で画像中からリアルタイムに顔を検出できたことなんだ。 キモは３点。 Integral-ImageによるHaar-like検出器の高速演算 AdaBoostによる検出能力の強化 多段フィルタ（cascade）による非顔領域の高速排除 具体的にどれがViolaらのオリジナルの仕事なのかはよく知らないけれど。 少なくとも一個目と三個目はそうな気がする。 Inte
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