顔検出機能はここ数年で急激に普及してデジカメとかケータイとかにフツーに入るようになったり、Google画像検索のオプションに入ってたりして、すっかりコモディティ化しちゃってるけど、ちょっと前まではすごい困難で実用化に手を出すなんてとてもとてもな技術だったんだよね。 2001年のViola & Johnsの論文*1で超高速＆超正確な検出アルゴリズムが発表されるまでは。 これの画期的だった点は非力なパソコン（とか現在のケータイ内蔵CPUとか）で画像中からリアルタイムに顔を検出できたことなんだ。 キモは３点。 Integral-ImageによるHaar-like検出器の高速演算 AdaBoostによる検出能力の強化 多段フィルタ（cascade）による非顔領域の高速排除 具体的にどれがViolaらのオリジナルの仕事なのかはよく知らないけれど。 少なくとも一個目と三個目はそうな気がする。 Inte
2007/06/18 アメリカ国立標準技術研究所（NIST）が発表した顔認証技術のベンダテストリポート「FRVT 2006 and ICE 2006」 が興味深い。 バイオメトリクスではFAR（False Acceptance Rate：他人受け入れ率）とFRR（False Rejection Rate：本人拒否率)を指標として用いる。一般に両者は背反の関係にあるからだ。2002年の結果に比べると2006年はFRRの精度が20倍に上がっている。レポートによれば、従来の骨格に依存した顔面認証に加え、画像での光線の当たり方の補正や、皮膚の表面の特徴の活用により、顔認証技術は近年急速に進展しているという。すでに複数ベンダの製品で人間の識別率を上回る成績を残す顔認証技術もあり、人間には難しい双子の識別すら可能になっているようだ（レポート［PDF］はこちら）。 グーグルによるNeven Vision
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く