スケールスペース理論と顔検出を用いた顕著性マップ

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC19-7

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Saliency Map using Scale Space Theory and Face Detection

著者名: 山本 浩輝(静岡大学),加藤 大貴(静岡大学),大橋 剛介(静岡大学)

著者名(英語): Hiroki Yamamoto|Daiki Kato|Gosuke Ohashi

キーワード: 顕著性マップ|スケールスペース理論|顔検出顔検出|Saliency Map|Scale Space Theory|Face Detection

要約(日本語): 筆者らは，スケールスペース理論を高速化したCenter Surround Extremas(CenSurE)を用いた顕著性マップを提案している。画像中に顔が存在する場合，顔に注視するという人間の視覚特性が存在する。そこで，今回，顔検出処理を追加し，顔が存在する画像に対してより高精度な顕著性マップ作成手法を提案する。

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