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J-GLOBAL ID：201302235447481873   整理番号：13A0028698

2次元姿勢顔画像・認識のための単一2次元画像から得られる性別と民族に固有な新しい包括的弾性モデル

Gender and Ethnicity Specific Generic Elastic Models from a Single 2D Image for Novel 2D Pose Face Synthesis and Recognition

著者 (2件)： HEO Jingu (Samsung Advanced Inst. Technol., Gyeonggi-do, KOR) ,  SAVVIDES Marios (Carnegie Mellon Univ., PA)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 34  号： 12  ページ： 2341-2350  発行年： 2012年12月 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者の1人は以前に単一の2次元画像からの効率的で信頼性のある3次元モデリング方法として包括的弾性モデル(GEMs)を提案し,入力顔画像の疎観測に基づく包括的な3次元深度マップを弾性的に変形することで顔の深度情報を近似できることを示した。本論文では,GEMsの枠組みでの3次元モデルの品質を向上させるために,ソフトバイオメトリックの2大特徴である性別と民族に関する固有情報を組み込む方法を提案した。まず,特定の性別や民族の人々の間では顔の深度情報の区別がなく,性別や民族に基づくGEMsが妥当な品質を持つ3次元モデルを生成できることを確かめた。次に,入力顔が与えられると,1)顔のランドマークの自動抽出,2)性別と民族に対応した深度マップの割り当て,3)2)の弾性的な変形,4)入力顔と一致させるための再分割という手順で3次元顔を復元する方法(GE-GEMs)を説明した。公に利用できるデータベースMBGC及びFERETの3次元顔画像を用いてGEMsとの比較を行い,GE-GEMsの定性的妥当性を示した。また,3次元スキャンデータに対する比較によってGE-GEMsは相対的に少ない誤差でよりロバストに顔合成が行え,合成画像を用いた顔認識性能は姿勢と表情の変化に対してより耐性があることを定量的に明らかにした。

シソーラス用語： *物体認識 ,  *顔画像 ,  モデル ,  民族 ,  顔 ,  特徴抽出 ,  標識 ,  分割法 ,  画像復元 ,  走査装置 ,  誤差 ,  画像合成 ,  ロバスト性 ,  評価試験 ,  バイオメトリクス
準シソーラス用語： *顔認識 ,  弾性モデル ,  性別 ,  ランドマーク ,  スキャナ ,  顔合成

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 (7件)： 2次元 ,  姿勢 ,  顔画像 ,  2次元画像 ,  性別 ,  民族 ,  弾性モデル