線集中度方向ヒストグラムによる顔検出の検証

抄録

HOG特徴量を利用した物体検出は様々な分野で研究が行われている。特に防犯や事故防止のための人検出によく利用されるが、対象とする画像の解像度が低下するとHOG特徴量の性能が劣化することが知られており、これは大きな課題の1つである。そのため、対象画像の解像度に対してロバストな手法が求められている。そこで、本研究では対象画像の線集中度の方向とその集中度を利用したDHOL(Dense Histgram of　Oriented Line-convergence indices)を提案する。実験では公開データベースの画像を利用し、HOL特徴量と識別機SVMで人の顔を検出できるかどうかを検証した。