Shape Contextを用いた顔形状記述による頭部方向の推定(テーマ関連,顔・人物・ジェスチャ・行動)
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概要
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識別的手法を利用した頭部方向推定について,画像全体のテクスチャ特徴またはエッジ特徴を直接使用した場合が多く.このような特徴は画像の中の頭部の位置に影響されやすい.また,Active Appearance Models(AAM)で得た顔の特徴点を用いる頭部方向推定の場合,頭部の位置に影響されにくいが,特徴点の検出精度に大きく依存している.そこで,本報告では,顔の特徴点の代わりに,顔の各パーツの形状データを用い,頭部方向を推定する手法を提案する.まず,顔の各パーツの形状データから,Shape Contextを利用し,特徴量を抽出する.次に,Bag-of-Wbrdsにより,特徴量の次元圧縮を行い,低次元なヒストグラム特徴量が得られる.最後に,ん近傍法を用い,頭部方向の分類を行う.Pointing'04データセットを利用した場合,顔画像から抽出したエッジを形状データとしても,提案手法は,従来法である固有顔とガボールフィルタを用いた手法より,高い精度の推定ができることを確認した.
- 2010-03-08
著者
-
間瀬 健二
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
平野 靖
名古屋大学情報連携基盤センター
-
平野 靖
名古屋大学工学部
-
梶田 将司
名古屋大学情報連携基盤センター
-
平野 靖
名古屋大学情報基盤センター
-
梶田 将司
名古屋大学情報連携統括本部情報戦略室
-
間瀬 健二
ATR 知能映像通信研究所
-
宋 海俊
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
間瀬 健二
名古屋大学 大学院情報科学研究科
-
間瀬 健二
名古屋大学:atr知能ロボティクス研究所
-
梶田 将司
名古屋大学情報連携統括本部
-
Kajita S
Nagoya Univ.
-
間瀬 健二
名古屋大学
-
平野 靖
山口大学
-
平野 靖
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
間瀬 健二
名古屋大学情報科学研究科
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