WEKO3
アイテム
顔認識と分類による安心情報システム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/102394
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/10239409363232-3373-4dfd-98b0-83813c3611b0
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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2100年1月1日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2014 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
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AVM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2014-07-25 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 顔認識と分類による安心情報システム | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Personal Safety Information System with the Face Recognition and Clustering | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | 画像工学1 | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
宇都宮大学工学部 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
宇都宮大学工学部 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate school of Engineering Utsunomiya University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate school of Engineering Utsunomiya University | ||||||||
著者名 |
王, 瀚崢
× 王, 瀚崢
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著者名(英) |
Wang, Hanzheng
× Wang, Hanzheng
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本稿では,大規模避難により家族などが離れ離れになった時に,事前に顔画像を準備した場合及び事前の顔画像を準備なしの場合に顔検索機能を提供する.探したい人の顔画像を持っている場合に,システムは顔認識機能を用いて顔画像から顔部分だけを取得し,PCA(Principal Component Analysis) を利用することで精密な特徴量を抽出し,この特徴量に基づく顔の認識により避難者顔情報から探索対象顔を発見・検索する.一方,探したい人の顔画像を持っていない場合に,システムの顔分類機能がAAM(Active Appearance Model) を用いて顔画像により顔の幾何学的特徴を抽出し,対応する特徴点間の距離を用いて分類する.さらに,各分類集合の中で中心顔を計算し,各分類を代表する中心顔集合で検索対象顔と類似した顔を指定することを繰り返して,目的顔を発見・検索する. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | When a large-scale disaster happens, family separated without any preparation. In shelters, we need to provide the safety information about the families. With the safety information, we decrease the useless and the meaningless activities of people. This increases the QOL in the shelters. In the case, people have their family images. This system uses face recognition function. The function is based on PCA (Principal Component Analysis), and PCA algorithm can get precision features. With these features, face recognition function to execute. In the case, much peoples cannot access any face images of their families. The system uses face clustering function of the AAM (Active Appearance Model). We use AAM to find the geometric feature. The system measures the distances between features. Faces are clustered by these distances. In the cluster, compared with the center point, the nearest face image became the center face image. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10438399 | |||||||
書誌情報 |
研究報告オーディオビジュアル複合情報処理(AVM) 巻 2014-AVM-85, 号 2, p. 1-6, 発行日 2014-07-25 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |