遺伝的アルゴリズムを用いた多視点猫顔検出のパラメータ調整

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS5-3

グループ名: 【C】2019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: 2019/08/28

タイトル(英語): Parameter Tuning of Multi-view Cat Face Detection using Genetic Algorithm

著者名: 菊田 真基(岩手大学),明石 卓也(岩手大学)

著者名(英語): Masaki Kikuta|Takuya Akashi

キーワード: 遺伝的アルゴリズム|フリッピングスキーム|多視点物体検出|猫顔検出|Genetic Algorithm|Flipping Scheme|Multi-view Detection|Cat Face Detection

要約(日本語): 物体検出器の生成には大量の画像を使用した学習が必要であり，検出が可能となる対象物体の三次元姿勢が限られてしまうといった問題がある。その問題に対して，単視点カメラと正面顔検出器のみを使用し，人の顔の多視点検出を可能としたFlipping Scheme という手法が提案されている。Flipping Schemeは擬似的な正面顔を作成することで，正面顔検出器を使用し，多視点検出を可能とする手法である。この手法を応用し，既存の学習結果を使用して対称性を持った物体の多視点検出を可能としたい。その前段階として，Flipping Schemeを猫顔の多視点検出へ応用する。処理速度や面内回転への対応を目的に遺伝的アルゴリズム（GA）を用いたFlipping Schemeを実装した。本稿ではGAの制約条件や個体数，世代数といったパラメータを調整することで，多視点の猫顔検出の検出率の向上を図る。

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