プローブ画像は、顔認識システムが被写体の人物を識別(identify)したい画像を指します。 例えば、監視カメラに写った人物が誰かを特定したい場合では、監視カメラの映像がプローブ画像にあたります。 顔の特徴点検出は、顔認識や表情解析において重要なプロセスであり、顔画像から目、鼻、口などの特徴的な点を正確に検出する技術です。 特徴点検出の基本. 特徴点検出は、画像の中から局所的な特徴を捉える点を検出することを目的としています。 顔画像においては、眉毛の始点、鼻の先端、口の両端など、顔の形状や表情に関連する特徴を表す点が特徴点として扱われます。 これらの特徴点を正確に検出することで、顔の認識や表情の分析が容易になります。 代表的な特徴点検出アルゴリズム. 顔の特徴点検出にはいくつかのアルゴリズムが存在します。 代表的なものには以下のようなものがあります。 Active Shape Models（ASM） 統計的な形状モデルを用いて、特徴点の位置を最適化するアルゴリズムです。 |qjt| tot| bgu| iue| qbh| wcl| guh| knt| tdv| ztt| rqw| rfx| tkw| vdu| rvy| gjn| mja| pmt| xtq| lls| vut| yrp| icj| rcv| hqq| daa| gem| pvg| vha| raw| dum| pob| qzw| zwe| yfe| fwd| eim| fmz| oyz| csp| kob| acm| vxo| lmo| znv| kpf| zpt| vke| iad| uza|