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【24h】

低解像度人物顔画像からの顔方向推定に関する一検討

机译:基于低分辨率人脸图像的人脸方位估计研究

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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.顔データベ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,顔データベ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.
机译:当将现有的在大范围户外拍摄的监控摄像机的图像用于其他目的时,有必要充分考虑保护隐私。因此,我们提出了一种系统,该系统将捕获图像的分辨率降低到难以识别个人的程度,并根据低分辨率图像估计人的脸部方向。在提出的系统中,使用SVM通过多类别分类来估计人脸方向。在使用面部数据库的实验中,证实了相对于6×6像素的输入面部图像,以15%的增量对13个方向的面部方向进行了估计,估计率为90%以上。此外,对拍摄环境与面部数据库明显不同的户外行人的图像进行了各种校正,并使用面部数据库的学习结果进行了估计。我们获得的结果的估计误差为21度。

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