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J-GLOBAL ID：201502215897867890   整理番号：15A0977999

大域的制約と局所的制約を持つ形状指数に基づく統計的形状モデルを用いた3D/4D距離データにおけるランドマークの位置確認

Landmark localization on 3D/4D range data using a shape index-based statistical shape model with global and local constraints

著者 (4件)： CANAVAN Shaun (Dep. of Computer Sci., State Univ. of New York at Binghamton, Binghamton, NY 13902, USA) ,  LIU Peng (Dep. of Computer Sci., State Univ. of New York at Binghamton, Binghamton, NY 13902, USA) ,  ZHANG Xing (Dep. of Computer Sci., State Univ. of New York at Binghamton, Binghamton, NY 13902, USA) ,  YIN Lijun (Dep. of Computer Sci., State Univ. of New York at Binghamton, Binghamton, NY 13902, USA)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 139  ページ： 136-148  発行年： 2015年10月 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  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： 本論文では,3D静的距離データと3D動的(別名4D)距離データにおいて,顔ランドマーク特徴を検出・追跡するための新しい方法を提案した。本提案法は入力距離データに対する大域的制約と局所的制約を持つ,形状指数に基づく統計的形状モデル(SI-SSM)のフィッティングを含む。本提案モデルは顔データの大域的形状だけでなく,ランドマーク特徴近くの形状指数値からなる局所パッチを利用する。形状指数は照明と姿勢の変化の双方に不変であるために利用した。フィッティングは形状モデルと入力距離データ間の相関を見つけることによって実行した。提案法の性能をノイズ,不完全,オクルージョン,回転,様々な顔の動きを持つデータを含み,様々な幾何学的データ品質の観点で評価した。検出された特徴の精度をグランドトゥルースデータだけでなく,最先端の結果と比べた。5つの公的に利用可能な3D/4Dデータベース,BU-3DFE,BU-4DFE,BP4D-Spontaneous,FRGC2.0,及びEurecom Kinect顔データ集合において本方法をテストした。ポーズをとった表現と自然な表現に対する幾何学に基づく表情分類や,頭部姿勢推定に対する適用を通じて,検出されたランドマークの有効性を検証した。本方法の利点は最先端の特徴追跡法との比較として明らかにした。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *位置決め ,  *画像分析 ,  *統計解析 ,  制約条件 ,  標識 ,  近似法 ,  モデル ,  雑音 ,  検証 ,  評価試験 ,  画像データベース ,  三次元 ,  四次元 ,  パターン分類 ,  表情
準シソーラス用語： あてはめ【近似法】 ,  グランドトゥルース ,  ノイズ ,  ランドマーク ,  形状モデル ,  表情分類

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 制約 ,  形状指数 ,  統計的形状モデル ,  3D ,  距離データ ,  ランドマーク ,  位置確認