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J-GLOBAL ID：201202234346502183   整理番号：12A1112243

顔形状の制約を付加したLinear Predictorsに基づく特徴点自動検出

著者 (4件)： 松田龍英 (早稲田大 理工学術院) ,  原朋也 (早稲田大 理工学術院) ,  前島謙宣 (早稲田大 理工学術院) ,  森島繁生 (早稲田大 理工学術院)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D  (IEICE Transactions on Information and Systems (Japanese Edition))
巻： J95-D  号： 8  ページ： 1530-1540  発行年： 2012年08月01日 
JST資料番号： S0757C  ISSN： 1880-4535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,顔画像を用いたアプリケーションが普及しつつあるが,これらの多くは特徴量を抽出する際に特徴点を基点としている。そのため,顔画像から正確に特徴点を検出する手法が求められている。本研究では,Eng-Jonらが提案したLinear Predictorsに,幾何学的制約を加味した新しい顔特徴点検出手法を提案する。Linear Predictorsは,注目画素周辺の輝度値と,特徴点の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,20枚程度の学習データで正確な推定移動ベクトルが得られる。提案手法では,各顔器官の重心を基準とした特徴点の有効範囲を定め,移動ベクトル推定時に特徴点が有効範囲を超えないような制約を加えることにより,特徴点検出の正確度の向上を実現した。また,事前に顔向き角度推定を行い,推定結果に基づいた学習データの選択を行うことで,姿勢によらない特徴点検出を可能にした。(著者抄録)

シソーラス用語： *顔画像 ,  *特徴抽出 ,  *点 ,  学習 ,  *特徴点
準シソーラス用語： 統計的学習

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (16件)：

• 井辺昭人, 佐藤康之, 前島謙宣, 森島繁生, “特徴点の3次元情報を利用した顔認証システムの構築,” 信学技報, MVE2004-73, March2005.
• T. F. Cootes, G. J. Edwards, and C. J. Taylor, “Active appearance models,” 5th European Conference on Computer Vision, vol.2, pp. 484-498, Freiburg, Germany, June 1998.
• T. F. Cootes, C. J. Taylor, D. Cooper, and J. Graham, “Active shape models-Their training and application,” Comput. Vis. Image Understand., vol.61, no.1, pp. 38-59, Jan.1995.
• I. Matthews and S. Baker, “Active appearance model revisited,” Int. J. Comput. Vis., vol.60, no.2, pp. 135-164, Nov.2004.
• L. Zhang, H. Ai, S. Xin, C. Huang, S. Tsukiji, and S. Lao, “Robust face alignment based on local texture classifiers,” IEEE International Conference on Image Processing, pp. 354-357, Genoa, Italy, Sept.2005.

タイトルに関連する用語 (4件)： 顔 ,  制約 ,  特徴点 ,  自動検出