@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00052603,
 author = {山本, 俊一 and 和田, 俊和 and 奥乃, 博 and Shunichi, Yamamoto and Toshikazu, Wada and Hiroshi, G.Okuno},
 issue = {41(2003-CVIM-138)},
 month = {May},
 note = {画像から指定した色を検出する方法として、色競合法が提案されている。これは色空間内で最近傍識別を行いルックアップテーブルを構成する手法で、ターゲットと非ターゲットのパターンを教示することにより精度よく，しかも高速に学習と識別が可能であることが知られている．この手法では学習パターンが多いほど検出精度が良くなるが，人手で大量の学習パターンを収集することは困難である．本研究では，動画像において実時間で肌色に基づいて人物追跡を行いながら肌色と非肌色の学習パターンを収集し，肌色の動的学習を行う手法を提案する．追跡中の顔領域と色の変化の連続性に基づいて学習パターン仮説を生成し，色空間における色の類似性と肌色検出への貢献度に基づいて仮説検証を行い，尤もらしい学習パターンを決定し学習する．, The color competition method is proposed as a method of detecting the specified color from an image. This is the method of constituting a look up table using nearest neighbor in a color space. This method is known to be able to learn and classify fast and accurately if the method be trained by specifying target and nontarget color examples. This method can accurately detect if there are many training patterns. However, it is difficult to collect many training patterns manually. In this report, we propose a method that collect training patterns of skin color and non-skin color, tracking humans based on skin color, and learn skin color dynamically. This method generates hypotheses of training patterns based on regions of tracking faces and continuity in color variation, and verifies these hypotheses based on similarity of colors and contribution to detecting skin color, and learn likely training patterns.},
 title = {色競合における適応的事例収集法},
 year = {2003}
}