5-2 SIFT記述子を用いたASMによる顔特徴位置の推定(第5部門 メディア処理2)

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概要

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• Active Shape Model (ASM) is a powerful satistical tool for image interpretation, especially in face alignment. In this paper, an improved ASM framework, GentleBoost based SIFT-ASM is proposed. Local appearances of landmarks are originally represented by SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) descriptors, and GentleBoost classifiers are applied to model and search the SIFT features instead of the unnecessary assumption of Gaussian distribution. Experimental results show that SIFT-ASM significantly outperforms the original ASM in aligning and localizing facial features.

• 一般社団法人映像情報メディア学会の論文
• 2009-08-26

著者

• 今井 順一

  電気通信大学大学院電気通信学研究科

• 金子 正秀

  電気通信大学大学院電気通信学研究科

• 金子 正秀

  電気通信大学

• 黎 子盛

  電通大

• Imai Jun‐ichi

  Department Of Electronic Engineering The University Of Electro-communications

• Imai Jun-ichi

  Graduate School Of Electro-communications The University Of Electro-communications

• 今井 順一

  電気通信大学 大学院電気通信学研究科

• 黎 子盛

  電気通信大学

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