| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2009-02-28 13:30
任意姿勢の顔検出とMean-Shiftトラッカによる複数視点人物追跡
○竹内大悟・伊東 祐・山下 淳・金子 透（静岡大） |
| 抄録 |
（和） |
ビジョンセンサを用いて環境を自動的に監視する場合，画像中の人物の追跡が重要な課題となる．しかし画像の中から人物のような姿勢変化の大きな対象を特定することは難しい．この問題に対して我々はHaar-like特徴とMean-Shiftトラッカを組み合わせた人物追跡手法を提案したが，正面顔が検出されるまで人物追跡が行われないという問題があった．そこで，本研究では判別器を生成し，任意姿勢の顔検出を行うことでこの問題を解決する． |
| （英） |
Person tracking in images is an important function to an automatic surveillance system using a vision sensor. However, it is difficult to identify a person exactly in an image due to the variety of poses. We previously proposed a person tracking method by Haar-like features and mean-shift algorithm. However, there is a problem that a person is not tracked until his/her frontal face is detected. This problem is solved in this study by face detection of arbitrary poses using trained cascades. |
| キーワード |
（和） |
AdaBoostアルゴリズム / Haar-like特徴 / Mean-Shiftトラッカ / 複数視点 / / / / |
| （英） |
AdaBoost Algorithm / Haar-like Features / Mean-Shift Algorithm / Multi-Viewpoint / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 33, no. 11, ME2008-69, pp. 69-72, 2009年2月. |
| 資料番号 |
ME2008-69 |
| 発行日 |
2009-02-21 (ME) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 |
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