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J-GLOBAL ID：201802221657865488   整理番号：18A0518913

カスケードサポートベクトル回帰に基づく顔の表情を意識した顔frontalization【Powered by NICT】

Cascade support vector regression-based facial expression-aware face frontalization

著者 (5件)： Wang Yiming (University of Portsmouth, Portsmouth, United Kingdom) ,  Yu Hui (University of Portsmouth, Portsmouth, United Kingdom) ,  Dong Junyu (Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Jian Muwei (Shandong University of Finance and Economics, Jinan, China) ,  Liu Honghai (University of Portsmouth, Portsmouth, United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 2831-2835  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 顔frontalizationの主な目的は,非正面顔画像からの顔の正面外観を合成した。正面顔形状を推定する方法frontalizationタスクにおいて重要であるが非常に困難な問題である。大部分の既存の方法は,顔の正面外観,発現関連情報の損失をもたらすであろうとに適合する単一形状テンプレートを用いた。本研究では,非正面顔形状とその正面対応物間のペアワイズ関係を直接学習する新しい顔表情認識顔frontalization法を提示した。サポートベクトル回帰はペアワイズ回帰モデルを訓練するために調べた。対関係は非線形を考慮すると,適切なカスケード方法は,反復モデルを調整し,最適化するために適用した。推定した正面形状を用いて,顔の外見は簡単な最適化問題を解くことにより定式化されたテクスチャフィッティングプロセスにより合成した。提案した方法は,自然なままの顔表情データベース上で評価した。実験結果は発現回復と顔表情認識の視覚効果の優れた性能を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 視覚効果 ,  定式化 ,  顔画像 ,  データベース ,  最適化問題 ,  学習 ,  最適化 ,  *表情 ,  回帰モデル ,  モデル
準シソーラス用語： 顔表情 ,  表情認識 ,  正面顔 ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (5件)： カスケード ,  サポートベクトル回帰 ,  顔の表情 ,  意識 ,  顔