コンポジットパターンを用いた顔検出・認識アルゴリズム

keywords.jpg画像処理,物体検出・認識,顔検出・認識,リアルタイム処理,適応学習,LSI 実装技術 

小出 哲士 

TETSUSHI KOIDE

division.jpgナノデバイス・バイオ融合科学研究所 ナノデバイス・バイオ融合科学研究所

position.jpg准教授

研究概要

研究内容

ソフトウェアベースの低消費電力マルチメディアプロセッサである,SIMD(Single Instruction Multiple Data)型プロセッサを用いた顔検出を開発している.しかし,Haar特徴数が多く,高速化が困難であった.そこで,本研究ではSIMD型プロセッサ向けに,顔検出に用いられるHaar特徴をコンポジットすることで,検出処理を高速化し,モバイル機器向けにも対応できる効果的なオブジェクト検出を提案した.

実用化に向けて(想定業界・用途、課題、企業への期待など)

・対象とするアプリケーションに適用した場合の実験データを取得することで、許容可能な条件決定やパラメータの最適化などを行い、リアルタイム処理のためのハードウェア・ソフトウェアの協調設計を行う必要がある。プラットフォームの実用化に向けて、要求仕様まで、検出精度を向上できるようなシステムの確立をカーメーカー等との共同研究で実施していきたい。

本研究の特徴・優位性

コンポジットHaar特徴を生成する前と後では,Haar特徴数を47 %削減できており,水平方向に数ピクセルずれたものをまとめることにより更に48 %削減,処理時間90 ms程度が実現できた.精度についても95 %以上と高精度を維持している.

お問い合わせ