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sakanazensen
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おさかなさん
@sakanazensen
来週の #kansaicvprml ではICIPの参加報告をいただけるようです！行けないかな|дﾟ)ﾁﾗｯ #nagoyacv
2012-10-20 14:07:37
Minagawa Takuya
@takmin
プライバシー配慮のために人物検出してモザイクかける。CVってプライバシー暴く方向ばかり注目されるけど、こういうのは良いよね。#nagoyacv
2012-10-20 14:11:45
おさかなさん
@sakanazensen
「変身カメラ」では，人物検出結果を適当な3Dモデルに置換して，事前に推定された背景に重畳表示する． #nagoyacv
2012-10-20 14:13:38
Minagawa Takuya
@takmin
モザイクだと人検出の位置がずれたらエライことになるので、背景画像上に検出した人物を別のキャラに置き換えたものを合成する。#nagoyacv
2012-10-20 14:13:46
dandelion
@dandelion1124
プライバシー保護のために防犯カメラ映像にモザイクをかける場合，人物検出の精度が悪いと保護が不十分 #nagoyacv
2012-10-20 14:14:31
おさかなさん
@sakanazensen
長時間の観測画像解析に基づく背景画像推定・・・定点カメラだとしてもやってみると難しかったりする＞＜ #nagoyacv
2012-10-20 14:14:40
おさかなさん
@sakanazensen
屋外の定点カメラ映像なら，地面や床や壁は変化しない．日照変化や木や旗などの変化．あと，前景として人物や物体が出てきたりいなくなったり． #nagoyacv
2012-10-20 14:17:01
おさかなさん
@sakanazensen
背景モデル：背景差分に使える背景モデル／背景画像推定に使える背景モデル 表現方法・画素ごと／画像ごと，確率分布／固有空間／時間方向の予測 #nagoyacv
2012-10-20 14:20:42
おさかなさん
@sakanazensen
確率分布に基づく，画素ごとの統計モデル．時間方向の平均値野菜品地を出して確率分布の極大を推定．急激な変化や空間的変化に弱い．背景差分するときは特徴量や識別を工夫してみる #nagoyacv
2012-10-20 14:25:25
おさかなさん
@sakanazensen
背景推定するための画像に写り込んだ前景領域は画像中で"sparse"である，という制約条件を導入して，前景候補？を除去しながらどこが背景なのかみつける，のは問題として難しいので近似して反復計算 #nagoyacv
2012-10-20 14:33:29
おさかなさん
@sakanazensen
Subsampleによる高速化・頑健化：画像の次元を落とすとき，全画素を使わなくてもランダムに選んだだけでもけっこうよかったりする．（30%ぐらいとかそのくらい．フレームごとに違う場所がサンプルされる） #nagoyacv
2012-10-20 14:35:36