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J-GLOBAL ID：201702256402710475   整理番号：17A0471361

隠れMarkovモデル(HMM)を用いた3次元(3D)データからの顔ランドマークの自動同定【Powered by NICT】

Facial landmark automatic identification from three dimensional (3D) data by using Hidden Markov Model (HMM)

著者 (5件)： Liu J.C. (Guanghua School of Management, Peking University, Beijing, China) ,  Zhang L. (Department of Industrial Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN, USA) ,  Chen X. (Quartermaster Research Institute, General Logistics Department, CPLA, Beijing, China) ,  Niu J.W. (School of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Niu J.W. (University of Michigan Transportation Research Institute (UMTRI), University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA)
資料名： International Journal of Industrial Ergonomics  (International Journal of Industrial Ergonomics)
巻： 57  ページ： 10-22  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0452A  ISSN： 0169-8141  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： ランドマーク同定は,基本的特徴についての一次元および三次元(3D)データ処理の必要なステップである。ランドマーク同定のための多くの方法が提案されているが,高効率,良好なロバスト性と強い適応性は未だ見出されている。本研究では,新しい方法を3D顔走査データからの顔ランドマークを自動的に同定するための開発と適用した120被験者のデータベースであった。スピン画像(SI)を用いて局所特徴を抽出し,隠れMarkovモデル(HMM)を採用して,ランドマーク同定手順を実行することである。十一HMMは異なる顔ランドマークを同定するために訓練した。アルゴリズムの妥当性と信頼性を試験するために,三階層実験を開発した。結果は,SIである高効率と顔特徴を抽出するためにロバストであることを示した。最大ランドマーク認識率は95.9%に達した。ランドマーク同定の妥当性と信頼性に及ぼすSIのパラメータの影響も調べた。SIのビンサイズはビンサイズ値変動による同定精度速度(IAR)を改善したり減らしたりすることが分かった。ビンサイズは10,IARが最大値100%を獲得し,一定のままのときに達するまでIARの平均値はビンサイズと共に増加するビンサイズは65に達した。その後,IARはビンサイズの増加と共に低下し,液滴の速度は最小値に達するまで増加し続けた。とは対照的に,SIの支援角度IARに正の影響を与える。サポート角度10°の値で機能し始めた。支援角度90度に達するまでIARはそれとともに増加し,IARは100%の一定最大値を獲得し,維持された。最後に,顔ランドマーク同定に人工神経回路網(ANN)でHMMの優位性に対処するために比較した,将来の研究の方向を明らかにした。本研究で議論したようにSIのパラメータに加えて,今後の同定精度に点サンプリング粒度の影響を調べることができる。製品と設備の設計のための有用にするために,3D身体測定データの処理まだ挑戦的な問題である。典型的な困難の一つは,有効なヒト解剖学的ランドマーク同定法ではないことである。さまざまな身体形状に対する自動3Dランドマーク同定アルゴリズムの信頼性と精度の改善は,手動のランドマーク触知と寸法抽出を行うための時間とコストを減少させるであろう。本研究は,人間工学的設計と改善をヒト次元関係に利益をもたらすことが期待される。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 液滴 ,  ヒト ,  ロバスト性 ,  データベース ,  一次元 ,  適応性 ,  *隠れMarkovモデル ,  粒度 ,  インダストリアルデザイン ,  *三次元 ,  身体測定
準シソーラス用語： 認識率 ,  被験者 ,  高効率 ,  *ランドマーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ランドマーク自動同定 ,  3次元データ ,  スピン画像(SI) ,  隠れMarkovモデル(HMM)

分類 (2件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  産業衛生,産業災害  (GB05000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 隠れMarkovモデル ,  HMM ,  3次元 ,  3D ,  顔 ,  ランドマーク ,  同定