お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2008-12-19 14:15
Context-based Robust Face Detection Algorithm for Surveillance Cameras
Shotaro MiwaHiroshi KageKazuhiko SumiMitsubishi Electric Corp.PRMU2008-181
抄録 (和) This paper describes a context-based robust face detection framework for surveillance cameras. Different from familiar faces in our daily lives, faces captured by surveillance cameras are smaller and darker with motion-blurs and distortions. Furthermore from cameras upward, e.g. on ceilings, faces are downward and partially unseen from cameras. To detect such various directed and degraded faces, we utilize contextual information about faces of walking people in surveillance cameras. We built a probabilistic detection framework combining a face detector with contextual information. Firstly we use a boosted face detector to calculate a primary probability distribution of possible face regions. After this fast filtering to select small amount of possible face regions, we use a HoG feature-based outline detector to calculate a conditional probability from neighboring regions. Combining those two detector-based probabilities with probability of face sizes estimated from a camera configuration, we achieved a high face detection rate of 93.7 % with about 1,000 times lower false positive rate than one in the case of only face detector as well as keeping computational efficiency of the boosted face detector. 
(英) This paper describes a context-based robust face detection framework for surveillance cameras. Different from familiar faces in our daily lives, faces captured by surveillance cameras are smaller and darker with motion-blurs and distortions. Furthermore from cameras upward, e.g. on ceilings, faces are downward and partially unseen from cameras. To detect such various directed and degraded faces, we utilize contextual information about faces of walking people in surveillance cameras. We built a probabilistic detection framework combining a face detector with contextual information. Firstly we use a boosted face detector to calculate a primary probability distribution of possible face regions. After this fast filtering to select small amount of possible face regions, we use a HoG feature-based outline detector to calculate a conditional probability from neighboring regions. Combining those two detector-based probabilities with probability of face sizes estimated from a camera configuration, we achieved a high face detection rate of 93.7 % with about 1,000 times lower false positive rate than one in the case of only face detector as well as keeping computational efficiency of the boosted face detector.
キーワード (和) contextual information / surveillance camera / face detection / HoG feature / Haar-like feature / AdaBoost / /  
(英) contextual information / surveillance camera / face detection / HoG feature / Haar-like feature / AdaBoost / /  
文献情報 信学技報, vol. 108, no. 363, PRMU2008-181, pp. 201-206, 2008年12月.
資料番号 PRMU2008-181 
発行日 2008-12-11 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2008-181

研究会情報
研究会 PRMU  
開催期間 2008-12-18 - 2008-12-19 
開催地(和) 熊本大 
開催地(英) Kumamoto Univ. 
テーマ(和) 移動カメラ画像処理におけるパターン認識とメディア理解 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2008-12-PRMU 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Context-based Robust Face Detection Algorithm for Surveillance Cameras 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) contextual information / contextual information  
キーワード(2)(和/英) surveillance camera / surveillance camera  
キーワード(3)(和/英) face detection / face detection  
キーワード(4)(和/英) HoG feature / HoG feature  
キーワード(5)(和/英) Haar-like feature / Haar-like feature  
キーワード(6)(和/英) AdaBoost / AdaBoost  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 三輪 祥太郎 / Shotaro Miwa / ミワ ショウタロウ
第1著者 所属(和/英) 三菱電機(株)先端技術総合研究所 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric Corp. (略称: Mitsubishi Electric Corp.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 鹿毛 裕史 / Hiroshi Kage / カゲ ヒロシ
第2著者 所属(和/英) 三菱電機(株)先端技術総合研究所 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric Corp. (略称: Mitsubishi Electric Corp.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 鷲見 和彦 / Kazuhiko Sumi / スミ カズヒコ
第3著者 所属(和/英) 三菱電機(株)先端技術総合研究所 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric Corp. (略称: Mitsubishi Electric Corp.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2008-12-19 14:15:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2008-181 
巻番号(vol) vol.108 
号番号(no) no.363 
ページ範囲 pp.201-206 
ページ数
発行日 2008-12-11 (PRMU) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会