MediaPipePose を用いた上半身衣服の柄認識に関する研究

抄録

近年、動画像における人物領域検出および属性認識に関する研究が増加している。服装の属性認識においては、 種類や色の認識を試みる研究やマルチタスク分類の属性の一つとして柄認識を試みている研究が多く存在するが、柄属性は未だ認識精度が低い 。しかしながら 、服装の説明において、柄情報を用いた説明は種類や色と同様に頻繁に用いられることから、柄情報は重要な属性の一つである 。そこで本研究では、深層学習を用いた上半身衣服の柄認識システムを提案する。一人の人物が写っている画像から MediaPipePose を用いて上半身の衣服領域を抽出し、学習済みの VGG16 モデルを転移学習して得られる学習器を用いて、 5つの柄カテゴリに分類する。評価実験の結果、 平均 90％以上の認識率が得られることを確認した。