【24h】

学習型局所画像変換に基づく顔向き変換手法に関する検討

机译:基于学习区域图像转换的面向面向性转换方法研究

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摘要

近年,監視カメラ画像中の人物識別に対する需要が高まっている.しかし,監視カメラから得られる人物の画像は,識別用顔画像と顔向きが異なる場合が多く,コンピュータで人物識別することは困難である.そこで,本報告では学習型局所画像変換に基づく顔向き変換手法を提案する.本手法を用いて,入力人物の顔向きを識別用顔画像の顔向きに変換することで顔認識が容易になる.提案手法は多数の人物の様々な角度の顔画像データセットを用いて,局所画像(パッチ)単位で顔画像を変換し,パッチを張り合わせることによって全体の顔画像を生成する.また,異なる人物間と角度間で同一部位が含まれるように,各パッチを対応付けることで,高精度な顔向き変換を実現する.入力角度を変えながら正面顔画像への変換を行い,人物識別実験を行ったところ,平均で77%の識別率が得られた.
机译:近年来,监控相机图像中对人身份的需求正在增加。然而,从监视摄像机获得的人的图像通常与识别面图像和面部不同,并且难以识别计算机上的人。因此,在本报告中,提出了一种基于学习局部图像转换的面对转换方法。使用该方法,将输入人的面部转换为识别面图像的面,以便于面部识别。所提出的方法使用各种角度的面部图像数据集以局部图像数据集以单位图像数据集转换为局部图像数据集来通过连接贴片来生成整个面部图像。此外,在不同人和角度之间的相同部分,每个贴片与实现高精度面向面向转换相关联。当输入角改变时,进行前面图像的转换,并进行人识别实验以获得平均辨别率。

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