複数の視点固定型パン·チルト·ズームカメラを用いた不審者検出法に関する研究

摘要

In this paper, we propose an approach that captures a distant person's face image with high resolution by zooming the camera. Like an ordinary security system, cameras observe down from upper positions. The proposed approach extracts human skin color areas and zooms to the estimated position of the face, even if the resolution of the initial face image is so low that the face cannot be recognized. The captured face image is converted to a DCT (Discrete Cosine Transform) based feature vector, and then SVM (Support Vector Machine) judges if the person is a stranger. The proposed approach shares image information obtained by multiple cameras, and limits the number of zooming camera to one based on 3D position of the moving human in the continuous frames. This could achieve that both large area surveillance and face recognition can be performed simultaneously. Experimental results show validity of the proposed approach.%本研究では，被験者がカメラに近づくことなく，カメラがズームして被験者を撮像することにより高解像度の顔画像を入手する手法を提案した.通常の防犯カメラと同様の設置位置（斜め上方から撮像）を想定し，人物の顔が解像度が低くて顔認識ができない場合でも，前景領域に対する肌色抽出を行い，推定した顔位置にズームすることで対応する.顔画像はDCTで特徴量ベクトル化し，SVMによって侵入者か否かを判定する.提案システムでは複数カメラが互いの画像情報を共有し，連続フレーム間で移動する人物の3次元座標を参考に各フレーム中でズームするカメラを1台に限定することで「実時間上での広域監視と認証機能の統合」の実現を目指す。実験による評価を行ない、有効性を見通しを得た.