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J-GLOBAL ID：201102221712378928   整理番号：11A0773356

摂動特徴量による顔画像に対する形状モデルフィッティング

著者 (5件)： 木下航一 (オムロン 技術本部) ,  小西嘉典 (オムロン 技術本部) ,  LAO Shihong (オムロン 技術本部) ,  川出雅人 (オムロン 技術本部) ,  村瀬洋 (名古屋大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D  (IEICE Transactions on Information and Systems (Japanese Edition))
巻： J94-D  号： 4  ページ： 721-729  発行年： 2011年04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： 顔画像に対して,高速で高精度に形状モデルフィッティングを行う手法を提案する。形状モデルのフィッティング手法は多数提案されているが,顔画像に対するフィッティングは影や表情変化などのノイズの影響を受けやすく,高精度な結果が得られにくいという課題があった。また多数の繰返し演算を必要とするため,リアルタイム処理の実現は難しかった。我々はこれらの課題に対して,(1)形状モデル上でのサンプリング点の構造的配置,(2)特徴量による形状パラメータの摂動量推定,を行うフィッティング手法を提案する。(1)によってノイズの影響を受けにくい局所特徴量を有効に活用でき,影や表情変化などに対する頑健性が向上する。また(2)によって特徴量から一度の行列演算で形状パラメータの修正量を求めることが可能となり,処理時間が削減できる。公開データベースによる実験の結果,従来手法と比較して約20倍の高速化を実現しつつ,影や表情変化などのノイズのある顔画像に対して従来手法を上回る検出性能を示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *摂動法 ,  情報 ,  物体認識 ,  *画像処理 ,  近似法 ,  *曲線あてはめ ,  応答 ,  精度
準シソーラス用語： *モデルフィッティング ,  *顔画像認識 ,  *高精度 ,  *高速応答 ,  特徴量

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (13件)：

• T. F. Cootes, C. J. Taylor, D. H. Cooper, and J. Graham,“Active shape models-Their training and application,” Comput. Vis. Image Understand., vol.6, no.1, pp. 38-59, 1995.
• T. F. Cootes, G. J. Edwards, and C. J. Taylor,“Active appearance models,” Computer Vision ECCV’ 98, vol. II, Freiburg, Germany, 1998.
• D. Cristinacce and T. Cootes,“Facial feature detection using adaboost with shape constraints,” Proc.14th British Machine Vision Conference, pp. 231-240, Norwich, England, 2003.
• F. Smeraldi and J. Bigun,“Retinal vision applied to facial features detection and face authentication,” Pattern Recognit. Lett., vol.23, pp. 463-475, Feb.2002.
• P. Viola, M. Jones,“Rapid object detection using a boosted cascade of simple features,” Proc. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, 2001.

タイトルに関連する用語 (4件)： 摂動 ,  特徴量 ,  顔画像 ,  モデルフィッティング