AAMの動的選択に基づく不特定人物の顔追跡(一般セッション1)
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概要
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本研究では,情報提示システムの前に訪れた不特定のユーザに対して最適なモデルを選択することで,カメラ画像からリアルタイムで高精度に顔を追跡する方法を提案する.Active Appearance Model(AAM)は形状変化と見えの変化の相関を学習する手法で,顔などの非剛体の追跡に適している.しかし不特定人物の顔を追跡する上で学習データを過剰に用いると,個人の特徴を表す軸が失われるだけでなく,多くの局所解か生まれるため追跡精度が低下する.そこで本研究では学習データを,類似した人物が併合されるようにクラスタリングを行い,未知のユーザに類似した顔のクラスタを選択することで追跡精度を向上させる.本稿では,相互部分空開法を用いてクラスタリングを行う手法を提案し,leave-one-out法で評価した結果について報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-01-17
著者
-
小林 亮博
情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研究センター
-
松山 隆司
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
川嶋 宏彰
京都大学大学院情報学研究科
-
佐竹 純二
独立行政法人情報通信研究機構
-
佐竹 純二
情報通信研究機構 けいはんな情報通信融合研究センター
-
松山 隆司
京都大学 大学院 情報学研究科
-
松山 隆司
京大
-
松山 隆司
京都大学
-
佐竹 純二
情報通信研究機構
-
平山 高嗣
京都大学
-
小林 亮博
情報通信研究機構
-
平山 高嗣
京都大学大学院情報学研究科
-
川嶋 宏彰
京都大学
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