カスケード決定木とガボール畳込みを利用したテレビ映像からの顔検出

摘要

大量の映像データを管理するためには，必要なシーンを効率的に検索するための技術が不可欠である.特に放送局では，特定の人物が映るシーンを検索したいという要望が多くある.人物を認識するためには，まず，フレーム画像から顔の位置を検出する必要がある.しかし従来の顔検出手法は，照明条件や顔向き，表情の変動が大きいテレビ映像に適用した場合に十分な精度が得られないという問題があった.そこで本論文では，テレビ番組を対象とした，画像変動に頑健な顔検出手法を提案する.提案手法では，カスケード型の決定木とガボール畳込みフィルタを利用することで検出精度と処理コストの両立を図る.また，顔特徴点に基づく特徴量を利用することで，各種変動や個人の差異に対する頑健性を向上させる.実験では約2か月分のテレビ映像を用いて識別器を学習し，提案手法の有効性を検証する.また従来手法との比較実験により，提案手法の優位性を検証する.