JP2015517239A5 - - Google Patents
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Description
顔検出は、例えば、ビデオストリームのビデオフレームに適用される、ＨＡＡＲクラシファイアを使用して実行され得る。ＨＡＡＲクラシファイアは、ビデオフレーム内の複数の顔の検出にラベルを付け、顔の識別として境界ボックスをもたらす。好ましくは、最大のサイズを有する境界ボックスが、さらなる処理のためにユーザの顔として選択される。したがって、ビデオストリームの中で見えるユーザと複数の個人が一緒にいる場合でさえ、ユーザの顔の向きは、確実に検出され得る。顔特徴の識別は、好ましくは、エッジ演算子、例えば、ソーベルエッジ演算子またはキャニーエッジ演算子を使用し、さらにＳＩＦＴ特徴検出器または「グッドフィーチャーズトゥトラック」アルゴリズムを適用する。
ステップＳ１２０で、顔特徴１４の追跡が実行される。したがって、図２にＩ０としても表される、初期顔検出が行われるビデオフレーム１１が、エッジ演算子（例えば、ソーベルまたはキャニー）によって処理されて、やはりＩ０と呼ばれる、初期顔検出が行われたビデオフレーム１１のエッジ画像Ｅ０がもたらされる。エッジ画像Ｅ０は、エッジのセット１３を備える。初期顔検出後の任意の時点ｔで、現在のビデオフレーム１１は、Ｉｔと呼ばれ、Ｅｔが、そのフレームに対応するエッジ画像である。
次に、特徴セットＦＣが、オプティカルフローアルゴリズム、例えば、ピラミッド型Ｌｕｋａｓ−Ｋａｎａｄｅフロー推定法を使用することによって、次の画像Ｅ１内で追跡される。一般に、エッジ画像Ｅｔに関する特徴セットＦｔが、オプティカルフローアルゴリズムを使用することによってセットＦｔ−１から各顔特徴１４の位置を推定することによって生成される。
特徴セットＦｔは、以下のアルゴリズムに従って周期的に再生成される（或る数Ｎｆのフレームの後に）：
− ｔがＮｆの倍数である特徴セットＦｔに関して、凸多角形Ｃ（Ｆｔ）が計算され、
− Ｃ（Ｆｔ）が、エッジ画像Ｅｔに関するＲＯＩとして設定され、
− 追跡され得る顔特徴１４のセットＦｔ’が、前に考慮されたＲＯＩ内のＥｔに関して再計算され、
− ｔ＋１で、追跡が、Ｆｔ’から開始して計算される。
− ｔがＮｆの倍数である特徴セットＦｔに関して、凸多角形Ｃ（Ｆｔ）が計算され、
− Ｃ（Ｆｔ）が、エッジ画像Ｅｔに関するＲＯＩとして設定され、
− 追跡され得る顔特徴１４のセットＦｔ’が、前に考慮されたＲＯＩ内のＥｔに関して再計算され、
− ｔ＋１で、追跡が、Ｆｔ’から開始して計算される。
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