顔画像変形のための特徴点抽出の自動化
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概要
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当研究室では、人体構造を元にしたスプリング・フレーム・モデル(SFM)を用いて、顔画像を生成する試みを行ってきた。SFMでは顔画像の変形を、少数のパラメータを用いて記述することができるので、大幅な情報圧縮が可能となり、情報の変換、加工、編集等に有用であると思われる。顔画像変形に必要な特徴点の抽出は現在ディスプレイ上での手動作業により行なわれているが、これには多大な労力と時間が費やされる。そのため、千差万別の人間の顔画像に即時的に対応することは因難である。そこで、この特徴点の抽出の自動化を試みている。顔のモデリングのための特徴点抽出には、モノクロ静止画像、カラー画像、動画像など種々の画像を用いた方法が提案されているが、本稿では2枚の静止顔画像(眼を閉じ口を開いたもの、及び眼を開き口を閉じたもの)の差分画像を用い、まず眼及び口の座標を検出し、その値をもとに43個のSFMの特徴点の座標を決定する方法を報告する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-03-01
著者
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