CNNを用いた隠蔽に頑健なアイコンタクト検出

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-05-03
• タイトル: CNNを用いた隠蔽に頑健なアイコンタクト検出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Robust eye contact detection for occlusion using CNN
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 卒論スポットライトセッション
• 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: 京都大学
• 著者所属: 京都大学
• 著者所属: 京都大学
• 著者名: 三鼓, 悠; 中澤, 篤志; 西田, 豊明
• 著者名(英): Yu, Mitsuzumi; Atsushi, Nakazawa; Toyoaki, Nishida
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文は顔画像に隠蔽などがあった場合でも頑健にアイコンタクトを検出する手法を提案する．アイコンタクトは人同士のコミュニケーション解析において重要であり，一人称視点映像からアイコンタクトを検出する試みがあるが，隠蔽による顔検出の失敗に弱いという問題があった．本研究では，目領域を HoG と SVM を用いて検出し，その領域を畳み込みニューラルネットワーク （CNN） で学習することでアイコンタクト識別を行う．実験では顔に何も着用していない映像とマスクを着用した映像に対して手法を適用した．その結果，前者については本手法は従来法と同程度であり，後者では従来法よりも頑健に検出できた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a method to detect eye contacts robustly even when the face image contains occlusions. Eye contact is important in human-to-human communication analysis, and there are some attempts to detect eye contacts from first person view video, but there was a problem that it is vulnerable to face detection failure due to occlusion. In this study, we detect eye region using HoG and SVM and identify eye contacts by convolutional neural network (CNN). In the experiment, we apply our method to the image wearing nothing on the face and the mask worn on the face. As a result, for the former, this method was comparable to the conventional method, and in the latter it was more robust than the conventional method.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2017-CVIM-207, 号 11, p. 1-5, 発行日 2017-05-03
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• 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