Budget Amount *help |
¥2,200,000 (Direct Cost: ¥2,200,000)
Fiscal Year 2004: ¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000)
Fiscal Year 2003: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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Research Abstract |
近年,動画像処理技術の飛躍的な発展に伴い,携帯端末での動画像利用が拡大している.携帯端末の動画アプリケーションとして今後普及が見込まれるTV電話では,人オブジェクトの表示が主目的であるため,「キャラ電」など人オブジェクトを利用したアプリケーションが商用化されており,関連技術への要求は大きい.特に,人オブジェクトの抽出を高速で実行する技術が確立できれば,これを利用したさまざまなアプリケーションの実現が期待できる. オブジェクト抽出技術に関する研究は数多く行われているが,代表的な汎用オブジェクト抽出手法は膨大な演算量やメモリ量を必要とするため,そのままでは,携帯端末上でリアルタイム抽出を行うことは困難である.一方,人オブジェクト抽出に特化した研究としては,肌色領域などによりおおよその場所を検出する手法と人オブジェクトの輪郭を得る手法に分類できる.後者の方がアプリケーションの適用範囲が広いが,やはり既存手法は演算量が大きいため携帯端末での利用は困難である. 本研究では,人オブジェクトの輪郭を得ることを目標とし,顔・髪・体オブジェクトからなる人オブジェクトの高速抽出手法を提案した.提案手法は,携帯TV電話での利用を想定し,人上半身の抽出に特化する.顔と髪をそれぞれの色特性に応じて抽出し,その結果に基づき体オブジェクトの簡易抽出を行う. 提案法では画像に応じて肌色・髪色を決定するが,その際,色空間を多数のブロックに分割し,ブロック毎に肌色や髪色に属するかどうかを判定することにより,色空間において複雑な形状となる傾向にある肌色・髪色を精度よく,かつ小演算量にて推定することが可能である.求めた肌色・髪色をもとに高速領域抽出が可能な放射状動的輪郭モデルで顔・髪オブジェクトの抽出を行う.この結果得られた位置情報を利用し体オブジェクトを抽出することにより携帯端末で処理可能な演算量でのリアルタイム抽出を実現した.
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