戦略法の提案

全体ゼミ発表
発表者：
高山耕平
2010/10/18
輪郭による顔検出
・近似を放物線（直交座標系）ではなく
2次曲線（軸の傾きも考える）で行いたい

→
最小二乗法の時の相関係数

相関係数：２つの確率変数の間の相関を示す統計学的指標

Y：実測値 Y：実測値の相加平均 Y：推定値

１に近いほど相関が強いといえる
実験結果
実験結果
実験結果
・ｙの推定値が計測できない所がある例
→その部分は無視してＲの計算を行っている
この辺りが計測できない
比較実験
結果
True
Positive
False
Positive
False
Negative
R>=0.85
２９２
(59.2%)
８９
(18.1%)
１１２
(22.7%)
R>=0.90
２８５
(57.8%)
８３
(16.8%)
１２５
(25.4%)
R>=0.80
２９３
(59.4%)
９１
(18.5%)
１０９
(22.1%)
・Rのしきい値を変えた時にどういう結果になるか実験
・R>=0.80の方が微妙に結果が良いが、ほぼ誤差
比較実験
結果
True
Positive
False
Positive
False
Negative
２次曲線
２９２
(59.2%)
８９
(18.1%)
１１２
(22.7%)
２次関数
２８８
(58.4%)
１１２
(22.7%)
９３
(18.9%)
結果
ＶＣ時
(２次曲線
＋対称性)
(２次関数
＋対称性)
３２８
(66.5%)
１６
(3.2%)
１４９
(30.2%)
３５０
(71.0%)
１８
(3.7%)
１２５
(25.4%)
・２次曲線はＲ>0.85、２次関数はＲ>0.75をＴｒｕｅと判定
（ＮａＮや負の値はＦａｌｓｅ）
・そこまで結果はよくなっていない
→検出できない画像は、肌色抽出や領域分割の所に問題
があるものが多い
→対称性を組み合わせた方はまだ実装途中
対称性による顔検出

輪郭線で求めた2次曲線より対称軸を決めることができる
→顔ならば左右である程度の類似性が出るはず
問題点
・対称軸が想定する場所と違う所に出る場合がある
・輪郭線がきちんと出ないと対称性を判定できない？
→輪郭線で検出できない顔を
検出したいときは使えない
→輪郭線で検出できたものが
より顔であるかどうかの判定
には使える
まとめ・今後の予定
・輪郭線による顔検出はこの実装・結果でよさそう
・対称性による顔検出をどうするか
①輪郭線の結果（対称軸）を用いるか否か
②実装手法（もう少し論理的に説明できるような）
（現在の手法：肌色以外の画素を領域分割→
軸に対称にほぼ同じ色、大きさの領域があるかどうかをチェック）
・顔認識についての論文を読む、実装手法を考える
（髪や目を抽出して色や形を見る）

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