抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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頭部姿勢推定法は学習に基づく方法とモデルベースの方法に広く分類できる。学習に基づく方法は,画像出現から姿勢を直接予測するために機械学習技術を使用する。一方,モデルベースの方法は,姿勢推定のための投影モデルを通して,2D観測(例えば,顔ランドマーク)と3Dモデルをリンクする。しかし,両方の方法は,非常に低い品質(例えば,低解像度,オクルージョン,および雑音のある画像)を有する画像に関する困難性を有する可能性がある。例えば,信頼できる顔姿勢推定のための低品質画像に関する正確なランドマーク検出を生成するために,制限された外観情報がある。低品質画像に関する姿勢推定に取り組むために,学習とモデルベースの方法を結合することを提案した。具体的には,最初に,制限付きBoltzmannマシン(RBM)モデルを用いて,顔ランドマーク位置と画像出現の間の関係を構築した。次に,投影モデルを用いて,ランドマーク位置と3Dモデルを解析的にリンクした。RBMモデルを投影モデルと組み合わせることにより,明示的なランドマーク検出なしで,KL発散ベースの方法と勾配ベースの方法で頭部姿勢を予測した。実験結果は,提案方法の有効性を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】
