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J-GLOBAL ID：201802222830312110   整理番号：18A0620300

3D拘束された局所モデルによる種々の条件下でのRGB-D顔認識【Powered by NICT】

RGB-D face recognition under various conditions via 3D constrained local model

著者 (2件)： Nourbakhsh Kaashki Nastaran (Department of Computer Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran) ,  Safabakhsh Reza (Department of Computer Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 52  ページ： 66-85  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  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： 本研究では,3D制約付き局所モデル(CLM Z)を用いて種々の条件での3D顔認識のための方法を提案した。この方法では,Kinectにより獲得された2D画像(RGBs)と深さ画像(Ds)の組み合わせを用いた。顔の検出と深さ画像を平滑化後,CLM Zモデルをモデル化し,顔の重要な点を検出するために使用した。これらの点は,有向勾配(H OG),局所二値パターン(LBP),および3D局所二値パターン(3dlbp)のヒストグラムを用いて記述した。最後に,各面はサポートベクトルマシン(SVM)により認識される。困難な状況は,照明,表情および頭部姿勢の変化である。CurtinFacesとIIIT Dデータセットの結果は,提案した方法が照明,発現とピッチ姿勢条件下で最先端レベル手法よりも性能的に優れており,同等の結果が他の場合に得られたことを示した。,訓練データが注意深く収集されていない時でさえ,著者等の提案した方法はロバストである。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 照明 ,  表情 ,  二次元 ,  モデリング ,  *三次元 ,  ヒストグラム ,  平滑化 ,  サポートベクトルマシン ,  ロバスト性 ,  画像
準シソーラス用語： 訓練データ ,  深度画像 ,  Kinect , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 3D顔認識 ,  深さ画像 ,  顔モデル ,  3D拘束された局所モデル ,  頭姿勢 ,  照明 ,  顔表情 ,  Kinect ,  特徴記述子

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3D ,  拘束 ,  モデル ,  RGB-D ,  顔認識