Active Appearance Modelsを用いた表情合成におけるパラメータ探索法の改良(一般セッション,時系列パターン認識)
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概要
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映画やテレビゲームにおけるキャラクター造形や自然に対話できる知的エージェントの構築に用いるために,ユーザの表情を別の人物に転写する表情模倣の研究が行われている.その一つの方法がActive AppearanceModels(AAM)を用いた表情模倣である.AAMは,形状や輝度の情報を複合的に操作できるパラメータ群からなる顔モデルであり,顔の皺といっ丸顔表面の細部まで合成することを可能にする.AAMを用いた表情模倣では,模倣対象の顔画像に対してその近似画像を合成するためのAAMパラメータを探索し,パラメータから表情成分を抽出し,別人の平常顔にその成分を加える.しかし,一般的なAAMパラメータの探索では近似画像の合成の際に輝度誤差のみを尺度とするため,顔が崩れた表情画像を合成してしまうケースがあり,表情模倣に失敗する場合があった.そこで本稿では,顔らしさを維持した表情画像を合成するために,パラメータ探索において輝度勾配を利用する手法を検討した.従来手法と比較した結果,合成画像の形状の正確さおよび主観評価について本手法の有効性を確認できた.
- 2012-02-02
著者
-
桂田 浩一
豊橋技術科学大学大学院工学研究科
-
桂田 浩一
豊橋技術科学大学:(現)株式会社東芝
-
桂田 浩一
豊橋技科大
-
桂田 浩一
豊橋技術科学大学 大学院工学研究科 知識情報工学専攻
-
新田 恒雄
豊橋技術科学大学大学院工学研究科知識情報工学専攻
-
新田 恒雄
豊橋技術科学大学大学院工学研究科
-
桂田 浩一
豊橋技術科学大学
-
入部 百合絵
豊橋技術科学大学 情報メディア基盤センター
-
新田 恒雄
豊橋技術科学大学
-
新田 恒雄
豊橋技術科学大学 大学院工学研究科 知識情報工学専攻
-
錦内 優輝
豊橋技術科学大学
-
入部 百合絵
豊橋技術科学大学
-
新田 恒雄
豊橋技術科学大学大学院工学研究科:早稲田大学グリーン・コンピューティング・システム研究機構
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