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J-GLOBAL ID：201902278436594485   整理番号：19A2078710

“Edutainment 2017”画像において顔を再形成するための3D顔モデルの視覚的および意味的表現

“Edutainment 2017” a visual and semantic representation of 3D face model for reshaping face in images

著者 (5件)： Du Jiang (State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Song Dan (State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Tang Yanlong (State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Tong Ruofeng (State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Tang Min (State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University, Hangzhou, China)
資料名： Journal of Visualization  (Journal of Visualization)
巻： 21  号： 4  ページ： 649-660  発行年： 2018年08月 
JST資料番号： W2287A  ISSN： 1343-8875  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顔を再形成することは,今日のメディア産業および化粧品産業における関心事であり共通の要求である。特に,顔の形を変えた画像は,特殊効果産業やプラスチック美容産業に大きく貢献する。本論文では,著者らは顔形状を意味的および非意味的基部の線形組み合わせとして描写する3D顔モデルの新しいパラメータ的表現を提供した。意味的(局所的)基部は各個人の顔部分に対応しそれらは各々の顔部分を意味的に編集する,一方非意味的基部は顔形状のサブ空間にわたる他の形状変化を説明する。第1に,著者らはまばらな主成分分析によって3D顔モデルのデータベースからまばらで空間的に局所化したパラメータ的顔モデルを構築した。第2に,意味的基部を定義するために,著者らは鼻の高さあるいは口の幅のような意味的に重要な値に関連付けるように回帰モデルを教え込んだ。最後に,得られたパラメータ的顔モデルの基部を3D顔モデルの新しいパラメータ的表現を生成するためにGram-Schmidtアルゴリズムによって全ての定義された意味的基部に直交化した。新しい表現は,画像中の顔を再形成するのに適用できる。実験結果は,著者らの表現は3D顔再形成に対して正確さを保持しているだけでなく,望ましい顔形状のための顔部分を編集するための使い易いツールをユーザに提供することを実証した。Copyright 2018 The Visualization Society of Japan Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 画像 ,  *顔 ,  *生体モデル ,  三次元 ,  相関 ,  *回帰モデル ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 3D ,  意味的関連性 ,  *顔モデル ,  *形成

著者キーワード (5件)： 画像操作 ,  画像編集 ,  意味パラメータ ,  顔画像再成形 ,  変形

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 顔 ,  3D ,  顔モデル ,  視覚 ,  意味 ,  表現