顔の個人性を反映した複数の顔モデルによる特徴点検出精度の向上

言語	日本語
種類	研究会等の予稿
著者	森俊介，内海ゆづ子，岩村雅一，黄瀬浩一
論文名	顔の個人性を反映した複数の顔モデルによる特徴点検出精度の向上
論文誌名	情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
書名	情報処理学会研究報告
Vol.	55
No.	10
発表番号	CVIM2014-11
査読の有無	無
発表の種類	口頭ならびにポスター発表
年月	2014年5月
キー	`Mori2014_CVIM` (id=1406)

要約

顔の特徴点を検出する方法として，顔モデルを用いる方法がある．これは与えられた顔画像に対して，顔モデルをフィッティングさせて顔の形状を推定することで，顔の特徴点を検出する手法である．これまで提案されてきた顔モデルベースの特徴点検出手法では，複数の人物の顔画像を用いて1 つの顔モデルを構築していた．しかし，人によって顔の特徴は異なるため，1 つのモデルでは顔の個人性に対応することが難しく，検出した特徴点の誤差が大きくなることがある．そこで本研究では，顔の特徴点検出精度の向上を目的と，複数の顔モデルを構築して特徴点を検出する手法を提案する．提案手法では複数の顔モデルがあり，それぞれの顔モデルで用いられる学習画像は異なる人物の顔画像である．そのため各顔モデルは顔の個人性を反映しており，複数の顔モデルをフィッティングに用いることで顔の個人性に対応可能となる．また最も適合した顔モデルから，与えられた顔画像がどのような顔と類似するか大分類することが可能となる．実験の結果，1 人につき1 つの顔モデルを構築することで，特徴点検出精度は1.3[pixel]向上し，分類の精度は96:0% となった．

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出力結果

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