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【24h】

カメラ画像における複数人の画像の重なりに対する人物追跡への顔認識を用いた補正を組み入れた入退室判定方式

机译:插入和退出确定方法,其在相机图像中使用面部识别与人的跟踪相结合校正

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摘要

本稿では、カメラ画像からの複数人の画像の重なりに対する人物追跡と顔認識を用いた補正を組み入れた入退室判定方式を提案した。そして、人物追跡と顔の認識を用いることで複数人での入退室が可能かどうか実験により求めた。評価実験より、今回は2人による入室を行なったが10%、 50%の顔の隠れに対しては80%以上の精度で重なりが起きても追跡できる結果となつた。顔の認識は正面からのみでしか行えず、横ないしはななめになった際は顔として検知できなかつた。重なりに対しての補正により重なり後も正常に追跡し続ける結果を見ることができたが、補正が働かない場合も見られた。重なりが起きる前に顔以外のものを顔として検出してしまい、結果として入退室として判定できないもあった。今後の課題として顔の比較する際にはヒストグラムだけではなく、回転·スケール·照明変化等に対して頑健な特徴量を記述できるSIFTなどを併せて用いることで同一人物かの比較をより高精度に行えると考えられる。また、cascade識別器の最適なパラメータをさらに実験により求めることや、他の特徴量を用いた顔検出器を用いて顔の認識率を上げることで複数人による入退室の判定の精度を上げられると考えられる。
机译:在本文中,我们提出了一种进入/退出确定方法,其包括使用人跟踪和面部识别的校正,相对于来自相机图像的多个图像的重叠。然后,通过使用人跟踪和面部识别,通过实验确定多个入射室是否可以进行确定。从评估实验中,这一次,进入了两个人,但也成为可以跟踪的结果,即使在80%以上的藏身为10%和50%面部的精度超过80%。面部识别只能从前面完成,并且当它变得纳米时,无法检测到脸部。重叠的校正能够看到重叠后保持成功的结果,但如果纠正不起作用,也会看到它。重叠发生之前,它被检测为脸部的脸,作为一个结果,我无法判断作为高考房。当比较面孔作为未来的问题,不仅是直方图,但也进行筛选,可以描述旋转,缩放和光照变化等强大的功能量通过使用SIFT等,同一个人这被认为是能够精度更高此外,标识符由实验进一步确定了CASCADE,并且瓣叶的判定的精度和由多人离开房间的最佳参数可以通过使用利用脸部检测的面部检测器来增加。可以想到的是。

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