摂動特徴量による顔画像に対する形状モデルフィッティング

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  • セツドウ トクチョウリョウ ニ ヨル カオ ガゾウ ニ タイスル ケイジョウ モデル フィッティング
  • Perturbation Feature and It's Apprication to Shape Model Fitting for Facial Images

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抄録

顔画像に対して,高速で高精度に形状モデルフィッティングを行う手法を提案する.形状モデルのフィッティング手法は多数提案されているが,顔画像に対するフィッティングは影や表情変化などのノイズの影響を受けやすく,高精度な結果が得られにくいという課題があった.また多数の繰返し演算を必要とするため,リアルタイム処理の実現は難しかった.我々はこれらの課題に対して,(1)形状モデル上でのサンプリング点の構造的配置,(2)特徴量による形状パラメータの摂動量推定,を行うフィッティング手法を提案する.(1)によってノイズの影響を受けにくい局所特徴量を有効に活用でき,影や表情変化などに対する頑健性が向上する.また(2)によって特徴量から一度の行列演算で形状パラメータの修正量を求めることが可能となり,処理時間が削減できる.公開データベースによる実験の結果,従来手法と比較して約20倍の高速化を実現しつつ,影や表情変化などのノイズのある顔画像に対して従来手法を上回る検出性能を示した.

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