低解像度人物顔画像からの顔方向推定に関する一検討

摘要

屋外広域を撮影する既存の監視カメラの映像を他の用途に活用する際には，プライバシーの保護を最大限に考慮する必要がある.そこで，撮影した画像を個人の判別が困難な程度に低解像度化し，その低解像度画像から人物の顔方向を推定するシステムを提案する.提案システムではSVMを用いた多クラス分類により顔方向を推定する．顔データべースを用いた実験では，6×6画素の入力顔画像に対して15度刻み13方向の顔方向を90％以上の推定率で推定することが確認できた．また，顔データべースと撮影環境の大きく異なる屋外歩行者を撮影した画像に対して各種補正を行い，顔データベースの学習結果を用いて推定を行った結果，10×10画素の入力画像に対して平均推定誤差21度の結果を得た．%In this paper, we propose a facial direction estimating scheme from outdoor surveillance camera. To prevent invasions of privacy, we reduce resolutions of surveillance camera images which cannot identify person. The proposed scheme estimates facial direction by using support vector machine (SVM). Some experimental results of facial database images show that, when we use 6x6 pixels facial images as input, we can estimate more than 90% facial directions correctly, which consist of 13 directions with 15 degrees interval. Experimental results of adjusted actual camera images shows that, average estimation error is about 21 degrees.