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J-GLOBAL ID：201602214299203546   整理番号：16A0164213

モバイル装置上でのスパースカスケード回帰とその応用に基づく高速顔アラインメント法【Powered by NICT】

Fast Face Alignment Method Based on Sparse Cascade Regression and its Application on Mobile Devices

著者 (4件)： Deng Jiankang (School of Information and Control,Nanjing Univ. of Information Sci. and Technol., Nanjing) ,  Yang Jing (School of Information and Control,Nanjing Univ. of Information Sci. and Technol., Nanjing) ,  Sun Yubao (School of Information and Control,Nanjing Univ. of Information Sci. and Technol., Nanjing) ,  Liu Qingshan (School of Information and Control,Nanjing Univ. of Information Sci. and Technol., Nanjing)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 42  号： 10  ページ： 301-305,310  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 効率的な顔アラインメントは限られた計算および記憶容量を持つモバイルプラットフォーム上での顔の応用の重要な問題である。モバイルプラットフォーム上での高速顔アラインメントの問題を研究した。顔アラインメントのための計算量と記憶容量の要求を低減するために,スパース制約つきカスケード回帰モデルを提案した。まばらな制約条件は回帰行列だけでなく,ロバストな特徴を選択し,元のモデルと比較して,モデルサイズを約5%に圧縮でき,これを学習するために導入した。さらに,スパースカスケード回帰モデルに基づいたモバイルプラットフォーム上での高速顔アラインメントアルゴリズムを構築した。最初に,鼻の先端,口の隅と眼に顔ランドマークは迅速顔検出後二値特徴により明確にし,顔の姿勢を推定する。顔画像が顔姿勢に従って正面に回転している。その後,対応するモデル(前線モデルまたは分布モデル)は顔の姿勢を選択し,まばらな制約条件があるカスケード回帰は顔アラインメントに使用されている。包括的な実験を行い,本論文で提案したアラインメント法はコンパクトなモデルサイズと効果的で効率的であることを示した。Note3のSamsungのスマートフォン,各顔画像に対して,配向時間は約10msであり,全アックのサイズは4Mbのみで,移動プラットフォーム上での顔の応用に適している。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 鼻 ,  顔画像 ,  回帰モデル ,  *顔 ,  眼 ,  計算量 ,  *アラインメント ,  *透視図法 ,  ロバスト性 ,  記憶容量 ,  制約条件 ,  *高速度
準シソーラス用語： 分布モデル ,  顔検出 ,  ランドマーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： モバイル装置 ,  応用 ,  アラインメント