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J-GLOBAL ID：201202207788408928   整理番号：12A1222483

3D顔認識のためのロバストなスパース境界球面

Robust sparse bounding sphere for 3D face recognition

著者 (2件)： MING Yue ,  RUAN Qiuqi
資料名： Image and Vision Computing  (Image and Vision Computing)
巻： 30  号： 8  ページ： 524-534  発行年： 2012年08月 
JST資料番号： A0611C  ISSN： 0262-8856  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 3D顔データベースのためにロバストなスパース境界球面表現(RSBSR)を提案した。姿勢や表情の大きな変動,髪によるオクルージョン,雑音による改変のような,顔の違いを認識する場合の障害物が沢山存在している。提案フレームワークにおいてまず3Dポイントクラウドの前処理を行い,関連の無い領域を除去し,軸角度表現に基づく姿勢の大きな変動の影響を克服するための前面中立顔モデルを用いてアラインメントを行った。次に,その境界球面の上に3D顔モデルを射影し,深さおよび3D幾何学形状情報を記述したが,これらは,境界球面表現(BSR)と呼ばれている。このディスクリプタは,それに対応した球面領域の中でのそれぞれの正規化された顔の上での表情および姿勢の大きな変動の影響を低減できるポテンシャルを備えている。次に,ロバストなグループスパース回帰モデル(RGSRM)を提案し,回帰行列を推定し,それが,固有の識別情報を保持することを述べた。低次元回帰行列の中にそれらディスプレイを埋込むことにより,髪オクルージョンおよびアーチファクトが破損として取り扱われ,パッチ修復が可能になった。スペクトル回帰および破損の制約下において,ノイズ破損が除去可能であり,そこで残された小さな変動はさらに補正が可能である。FRGC v2.0およびCASIA 3D顔データベースを用いて,提案フレームワークと,異なる方式を用いた従来アルゴリズムの性能評価を行い,そこでの実験結果により,提案フレームワークが,シンプルな実装,高精度性,低計算量という高い性能を持つことを示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *物体認識 ,  表現 ,  *画像処理 ,  オクルージョン ,  雑音 ,  三次元 ,  顔画像 ,  回帰モデル ,  評価試験 ,  計算量 ,  精度 ,  球面 ,  立体画像 ,  行列
準シソーラス用語： ノイズ ,  ポイントクラウド ,  *画像表現 ,  回帰行列 ,  *顔認識

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 3D顔認識 ,  ロバスト ,  境界 ,  球面