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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:低分辨率人脸图像面向脸部方向估计研究

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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:拍摄户外广域使用现有监控摄像机视频进行其他应用,有必要最大限度地提高隐私保护。 因此,我们提出了一种用于低分辨率的系统,在拍摄图像难以确定个体的程度上,以及从低分辨率图像估计人的面部方向。 在所提出的系统中,面部方向通过使用SVM进行多字符分类估计。 在使用面部数据库的实验中,证实了在6×6像素的输入面图像的13方向上的13方向上的面向估计率为90%以上。 另外,在通过用大面部数据库和拍摄环境捕获户外行人而获得的各种校正,并且使用面部数据库的学习结果来执行估计,平均输入图像的10×10像素的输入图像获得估计误差21度的结果。

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