2次・3次判定
画像全体の色特徴から、2次元か3次元か判定する
絶対領域そのもの
黒ベタ領域の形状をフィッティングし、パラメータ化
パラメータをSVMなどで学習して、trueかfalseの判定をする
肌色・黒色領域が近くにあることを判定
色による領域分割は、Watershedアルゴリズムというのがあるらしい
直立・ローアングル・足組みなどパターン分けして考えた方がよさそう
直立
- 直線フィッティングし、4本の直線が平行に近い
- 画像の下に向かうほど、直線の間隔が狭くなっている
- 左端の直線が垂直になるように、4本セットで回転した座標系で処理する
その他オプション
チェック柄スカート
- 周波数フィルタで、周期的な色変化を検出
- どの周波数にピークを持つかは、映ってる大きさ次第
- チェック柄は縦と横の縞を持つから、周波数空間で特徴のあるパターンが出てきそう
- 撮影アングル次第で回転も考慮が必要
- 検出された領域内の色の分布を求める
- 主に2,3色から構成されていれば、チェック柄とする
- 周波数フィルタしなくても、画像を適当にグリッドで区切って、色判定でいいかも
- 近くに肌色領域があるかを判定し、背景のチェック柄と区別する
- タータンチェックとギンガムチェックの区別できるかな
- 直線抽出して、格子模様を判定する
- その場合プリーツがネック
- かなりアップだと、プリーツ1本の中のチェック柄で講師になるので問題なさそう
- かなりロングだと、プリーツが目立たなくなるので問題なさそう
- ほどほどのアップが一番難しいか
- 座ってて裾が広がってる場合も、ふとももの影響でいろんな角度を向く
- でも局所的に見れば直線が直交している。できるだけ狭い範囲で判定するのがいいか
デニム
縞ニーソ
フリル
顔出し
機械学習
- 教師信号は、Amazon Mechanical Turk使って用意するのもアリかな
- アメリカ国内に住所がないといけないらしい。けど日本人のblogもあった
- 自前で作って、VIPPERの力を分けてもらう？
