顔画像の大きさと個人性を考慮した顔位置推定(未来開拓谷内田プロジェクト-人間情報の可視化とインタラクション支援)
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概要
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顔画像の自動認識において,顔位置の推定は最も重要な過程である.顔の形状モデルを用いて顔位置を推定する場合,最適なモデルが用いられなければ,その精度は低下する.この問題を解決するにあたり,推定精度と処理時間のトレードオフが生じる.本研究では,顔画像の大きさと個人性を考慮した顔位置推定手法を提案する.この手法は顔の位置と大きさと個人モデルを並列的に効率良く推定する.顔の位置と大きさは,ダイナミックリンクアーキテクチャとスケール変換に基づく繰り返し処理によって推定される.個人モデルの推定は,クラスタリングによって階層化されたモデルデータベースを利用する.この推定は,顔の位置と大きさの推定が進むにつれ,その階層構造に従って最適なモデルを含むクラスタを選択していく.最終的に選択された個人モデルは個人識別結果とみなすことができる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-09-08
著者
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