抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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近年,顔画像を対象とし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用いている。そのため,顔画像から特徴点を正確に検出する手法が求められている。本研究では,Ongらが提案したLinear Predictorsという手法に,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,注目点周辺の画像特徴量と,注目点から特徴点までの移動ベクトルを線形回帰によって対応付ける手法であり,20枚程度の学習データで初期位置からの移動ベクトルが正確に推定できる。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で,特徴点検出の正確度の向上を図った。さらに,他の顔特徴点検出手法との比較実験を行い,提案手法の有効性を確認した。(著者抄録)