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疎固有テンプレート追跡による顔追跡と顔認識の融合

机译:稀疏特征模板跟踪融合人脸跟踪与人脸识别

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摘要

Integration of face tracking and face recognition was proposed by Okada, Takemura and Shakunaga[6]rnin the framework of sparse eigentemplate tracker, where the eigentemplate is commonly utilized for tracking andrnfor recognition. This paper improves the efficiency of the system by a couple of refinements in both the trackingrnand recognition modules. Experimental results are also reported in this paper.%顔追跡と顔認識に共通の固有空間を用いることで,両者の特長を活かした融合系を構成することが,岡田一武村一尺長[6]によって提案されている・この方法は,疎テンプレートコンデンセーション法[1]をベースとしており,原理的には有効性が確認されていたが,姿勢や表情変動に対して弱いという問題があった.本稿では,これらの問題を解決するために,追跡時の有効部分選択,粗密探索の導入,登録画像の学習および並列部分射影による認識性能の向上を計った.また,具体的に系を構成し,融合系の有効性を実データを用いて検証した.
机译:人脸跟踪和人脸识别的集成是由Okada,Takemura和Shakunaga [6]在稀疏特征模板跟踪器的框架中提出的,其中特征模板通常用于跟踪和识别。本文通过一些改进来提高系统的效率。本文还报道了实验结果。%通过使用公共特征空间进行人脸跟踪和人脸识别,有可能构建一种同时利用这两个特征的融合系统。 Shocho提出的方法[6]-该方法基于稀疏模板压缩方法[1],原则上已证实了其有效性,但对姿势和面部表情变化的抵抗力较弱。出现问题了。为了解决这些问题,在本文中,我们选择了有效的跟踪部分,引入了粗略/精细搜索,学习了配准图像,并通过平行局部投影提高了识别性能。此外,我们具体构建了该系统,并使用实际数据验证了融合系统的有效性。

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