顔の向きに頑健なフェイスアラインメント(画像認識,コンピュータビジョン,<特集>学生論文)
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概要
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多様な顔の姿勢に対して画像上の顔の向きの推定と顔部位の位置決め(フェイスアラインメント)を頑健に実現するConstrained Local Model(CLM)をベースにした手法を提案する.顔が大きく横を向いた場合,セルフオクルージョンの発生や,各特徴の見え方が大きく変化することから,特徴点が遮へいされたり,検出が難しくなるという問題がある.そのため,従来法ではモデルパラメータの最適化を適切に行えず,フェイスアラインメントができる角度範囲が正面周辺に制限される問題があった.本論文で提案する,顔の多様な向きに対応した手法には三つのポイントがある.(1)セルフオクルージョンにより遮へいされた特徴点を推定し,モデルパラメータの最適化処理に使用しない.次に,(2)角度により特徴検出器を切り換えて,見え方が変化しても正確に特徴点を検出する.更に,(3)画像上の顔輪郭から被遮へい輪郭を推定して,モデル輪郭に対応した特徴点を検出する.これらによりパラメータの最適化を適切に行い,多様な姿勢に対して頑健にフェイスアラインメントが行える.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-03-01
著者
-
出口 光一郎
東北大学大学院情報科学研究科
-
金出 武雄
カーネギーメロン大学 ロボティクス研究所
-
金出 武雄
カーネギーメロン大学
-
山崎 彬人
北海道大学 大学院情報科学研究科
-
出口 光一郎
東北大学大学院 情報科学研究科
-
山崎 彬人
カーネギーメロン大学ロボティクス研究所
-
高野 博幸
東北大学大学院情報科学研究科
-
金出 武雄
カーネギーメロン大学ロボティクス研究所
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