{"product_id":"ieej-zt053092","title":"静止画像からの顔領域抽出","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-092\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成17年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2005\/03\/15\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eFace area extraction from still picture\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e石川 敦司(東京電機大学),花崎 泉(東京電機大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eAtushi Ishikawa(Tokyo Denki University),Izumi Hanazaki(Tokyo Denki University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e画像認識|顔検出\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e顔画像認識を行うためには前処理として画像からの顔領域抽出が必要不可欠であり, 画像からの顔領域抽出は顔画像認識の研究を行うための基本技術であると考えられる．人の顔は平面ではなく曲面で、鼻や頬,目のくぼみなどの凹凸があり,また目,鼻,唇などの特徴点が存在し、背景の肌色に近い色の物体より起伏が激しい.本研究では顔領域抽出の前処理として、固定しきい値による肌色領域の抽出の後に顔の特徴点によって顔領域を抽出する手法を提案し, 肌色領域の抽出,唇領域の抽出を行い,肌色領域内部から唇領域が含まれる領域を顔領域として抽出を行う\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,370 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46396847456495,"sku":"IEEJ-ZT053092-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_c07d62f2-7e49-4576-8b77-3432d9a2c18b.png?v=1744823087","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt053092","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}