個人差と個人内変動を分離した統計的顔形状モデル(一般セッション,機械学習と視覚情報処理の接点,及び,社会テーマ:ハイリスク作業支援)
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概要
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近年Point Distribution Model(PDM)と呼ばれる顔形状を数十点の点群で表現するモデリング手法が顔画像処理の分野で使われている.PDM は事前に用意した顔形状集合から主成分分析で抽出した少数基底ベクトルの重み付き線形和で表現するのが特徴だが,個人差を表現する基底と個人内変動を表現する基底が分離できていないという問題があった.本研究では上記問題を解決した,個人差を表現する基底と個人内変動を表現する基底を線形分離した統計的顔形状モデルの構成法について述べる.
- 2013-08-26
著者
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