CNN for face dection with thermal image

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS18024

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2018/03/26

タイトル(英語): CNN for face dection with thermal image

著者名: 郭 ?博(九州大学),島田 敬士(九州大学),内山 英昭(九州大学),馬 超(九州大学),長原 一(大阪大学),谷口 倫一郎(九州大学)

著者名(英語): Yibo Guo(Kyushu University),Atsushi Shimada(Kyushu University),Hideaki Uchiyama(Kyushu University),Chao Ma(Kyushu University),Hajime Nagahara(Osaka University),Rin-ichiro Taniguchi(Kyushu University)

要約(日本語): 人の顔領域検出において赤外線カメラは，環境光源に影響を受けずに顔の温度を安定的に取得できるという長所がある．赤外線カメラ画像を使った顔検出の方法として，AdaBoost を使って分類器を作る方法がある. しかし，AdaBoostをはじめとする従来機械学習手法は，機械学習を行うための特徴抽出を事前に行う必要があり，その設計は困難である．本研究では，赤外線カメラの画像を用いて，人の顔検出とその結果精度の向上を目指し，深層畳み込みニューラルネットワークを用いる方法を提案する．

要約(英語): Research and development of camera technology has been around for many decades. By seeing the temperature of object, the thermal camera can explicitly discriminate human faces in thermal images. However, method for face detection with thermal image, like adaboost , is hardly to extract few feature. In this research, we proposed a method for face detection with thermal image by using CNN, which can maintain high performance.

原稿種別: 英語

PDFファイルサイズ: 957 Kバイト