時間連続性と顔形状制約を考慮した線形予測に基づく特徴点追跡(テーマセッション,実時間処理実空間センシングと環境理解)
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概要
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本研究では, Eng-Jonらが提案したlinear Predictorsに時間連続性と顔形状制約を考慮した新しい顔特徴点追跡手法を提案する.Linear Predictorsは注目画素周辺の画像特徴量と注目画素から正解位置への移動ベクトルを線形回帰によって対応づける手法であり,動画像内の十数フレームを学習画像として用いることで正確な特徴点追跡を可能とする.提案手法では, Linear Predictorsによって特徴点を検出し,その位置から前フレームの推定位置周辺の輝度値を基にオプティカルフローによって特徴点を移動させる.さらに,従来手法で提案された主成分分析に基づく幾何学的制約によって特徴点の位置を補正することで,未学習人物に対してもロバストな特徴点追跡を実現した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-01-16
著者
-
森島 繁生
早稲田大学応用物理学科
-
前島 謙宣
早稲田大学理工学術院
-
森島 繁生
早稲田大 理工学術院
-
森島 繁生
早稲田大学
-
松田 龍英
早稲田大学理工学術院
-
前島 謙宣
早稲田大学
-
前島 謙宣
早稲田大学先進理工学研究科
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