ヘアースタイルシミュレーション(1) : カラー領域分割を用いた顔特徴の抽出
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概要
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顔画像処理の応用として、ヘアースタイルの自動シミュレーションを考える。対象は二次元画像であり、蓄積された髪画像と入力された人物画像をフィッティングさせ、違和感のない合成画像を作ることを目的とする。本稿ではカラー入力された人物画像から顔領域(首を含む)、顔部品(目、口、鼻、顎、頭頂点)を自動的に抽出する手法について述べる。これらの顔特徴は、次段の合成処理において、位置、スケール、傾きなどを補正する際に用いられる。ここで用いる手法は、大別して以下の2つに分けられる。(1)カラー領域分割を用いた顔領域の抽出。(2)顔領域からの色差とエッジを用いた顔部品の抽出本手法の特徴は、従来のカラーによる顔部品抽出に比して、(1)において大局的に顔領域の判断を行なって、入力された顔領域の色分布を知り、(2)のステップでその色分布に適応した閾値パラメータを用いていることによって、照明条件等に対してロバストであることが挙げられる。従来提案されてきたカラーによる顔部品の抽出法は、色空間において顔の持つ(a)HSV表色系のHue(色相)がある一定の範囲にある(b)YIQ表色系のI軸においてクラスタとなっている。(c)口の部分は顔領域よりもQ軸において高い値を示す。という特徴を使い、(a)及び(b)を用いて肌色成分を抽出し、その内部に関して色差を用いて部品候補を抽出する方法であった。この手法では、上記の(a)条件を色空間上での固定した値によって定義している。しかし実写画像では、照明色の影響を受けて画像上の顔の色相がずれる現象が起こり、特に(a)の条件において実写画像に対して対応できない場合が多い。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-03-15
著者
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