| 講演名 | 2007-01-18 GAとAdaboostを用いた顔検出(一般セッション(1),ユビキタス情報社会と複合現実感のためのパターン認識・メディア理解) 山田 剛士, 呉 海元, 和田 俊和, |
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| 抄録(和) | 近年,Violaらが提案したAdaboostとカスケード型識別器を用いた顔検出手法が注目されている.この手法では,Adaboostによって,あらかじめ用意した大量のHaar like特徴から識別に有効な特徴の選択を行っているため,長い学習時間が必要になるという問題がある.実際に構築された識別器に使われている特徴数は僅かである.より効率的に識別器を構築するために,本報告では,遺伝的アルゴリズム(GA),三値論理,Adaboostとカスケード型識別器を用いた顔検出手法を提案する.この手法は,はじめに少数のHaar like型特徴を用意することだけで,カスケード識別器の各層(各世代)ごとにGAと三値論理により次世代用の特徴候補を生成し,そこからAdaboostによる有効な特徴選択をしながら,識別器の構築を行うためViolaの方法よりも短い学習時間しか必要としないというメリットがある.共通の顔データベースを用いた実験結果より,提案手法の有効性を確認した. |
| 抄録(英) | Recently, the face detection method using Adaboost and a cascaded classifier has been getting attention, which has been proposed by Viola et al. This method has a problem that it takes a long time for learning because features available for classification are selected from a large amount of Haar like features that have been prepared. Only a few features are actually used for a constructed classifier. In this paper, we propose the face detection method using Genetic Algorithm, Ternary logic, Real Adaboost and the cascaded classifier. This method requires only a few initial Haar like features. For every layer of the cascaded classifier (here, we regard each layer as a generation), feature candidates for the next layer (generation) are generated by GA and Ternary logic. Then the classifier is constructed by selecting available features by Adaboost. It has an advantage that it takes less time for learning than the method by Viola. We confirmed that proposed method was efficient through experiments using the common face database. |
| キーワード(和) | 顔検出 / Adaboost学習アルゴリズム / Haar like特徴 / 遺伝的アルゴリズム |
| キーワード(英) | Face detection / Adaboost learning algorithm / Haar like feature / Genetic Algorithm |
| 資料番号 | PRMU2006-190 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2007/1/11(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | GAとAdaboostを用いた顔検出(一般セッション(1),ユビキタス情報社会と複合現実感のためのパターン認識・メディア理解) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Face detection with GA and Adaboost |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 顔検出 / Face detection |
| キーワード(2)（和/英） | Adaboost学習アルゴリズム / Adaboost learning algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | Haar like特徴 / Haar like feature |
| キーワード(4)（和/英） | 遺伝的アルゴリズム / Genetic Algorithm |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山田 剛士 / Takeshi YAMADA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 和歌山大学システム工学研究科 Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 呉 海元 / Haiyuan WU |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 和歌山大学システム工学研究科 Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 和田 俊和 / Toshikazu WADA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 和歌山大学システム工学研究科 Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University |
| 発表年月日 | 2007-01-18 |
| 資料番号 | PRMU2006-190 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 469 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |