低解像度画像からの視線方向推定 : カーネル多重線形モデルによる個人差への対応(マルチメディア応用,<特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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本論文では,見えに基づく枠組みにより低解像度画像から視線方向を推定する手法を提案する.低解像度画像から目領域を切り出す際のずれ及び目画像の見えの個人差は,視線の推定精度に悪影響を与えると予想される.これらの問題に対処するために,多重線形モデルの枠組みにおいて,視線,切出しだけでなく,人の違いをも別モードとして扱う.更に,他のモードからの影響を受けにくい視線の変動を表す特徴量を精度良く抽出するために,視線,切出し及び人の合計3モードの特徴量と,目画像とが非線形の関係にあることを考慮したカーネル多重線形モデルを利用する.具体的には,視線の変動及び切出しの変動を与えた複数人の目の学習画像を非線形写像により高次元特徴空間に写像し,この高次元特徴空間において視線特徴量を精度良く抽出する.本手法による視線の推定精度は,非線形性を考慮しない通常の多重線形モデルのそれより高いことを,目画像を用いた実験により確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-08-01
著者
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