顔検出のためのデータ依存型特徴抽出法

摘要

近年,Violaらが提案したAdaBoostとカスケード型識別蘭を用いた顔検出手法が注目紬ている．この事法でほ,AdaBoostによって，あらかじめ用意した大量の特徴勤、ら識別に有効な特徴の選択祈っているため，長い学開聞が必要になるという問題がある.この間題を解決するため，本報告では，判別分析と主成分分析を用いて連続空間で横臥た決定木を，データ依存粥徴抽出機棉として利用する裸検出手法を提案する．この手法は，あらかじめ特徴の候補を用意することなく,顔と非顔のデータ分布に従って特徴を生成することが出来るため，Violaの方法よりも短い学習時閏しか必要とし紬というメリットがある.幾通りかの配しさの尺度を評価した結果，決定木の分割軸への射影成加ヒスけラムから得られる評価尺度が有効であることが判明し．これを用いて識別を行うことにより，妥当な瓢別が行えることを碓認した．