2024-03-30T00:32:47Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000881972024-03-29T05:26:34Z01164:04619:06988:06990
時間連続性と顔形状制約を考慮した線形予測に基づく特徴点追跡Facial Feature Point Tracking using Linear Predictors with Time Continuity and Geometrical Constraintjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00088182/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=88197&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2013 by the Institute of Electronics, Information and Communication EngineersThis SIG report is only available to those in membership of the SIG.早稲田大学先進理工学研究科早稲田大学先進理工学研究科早稲田大学先進理工学研究科松田, 龍英前島, 謙宣森島, 繁生本研究では,Eng-Jonらが提案したLinear Predictorsに時間連続性と顔形状制約を考慮した新しい顔特徴点追跡手法を提案する.Linear Predictorsは注目画素周辺の画像特徴量と注目画素から正解位置への移動ベクトルを線形回帰によって対応づける手法であり,動画像内の十数フレームを学習画像として用いることで正確な特徴点追跡を可能とする.提案手法では,Linear Predictorsによって特徴点を検出し,その位置から前フレームの推定位置周辺の輝度値を基にオプティカルフローによって特徴点を移動させる.さらに,従来手法で提案された主成分分析に基づく幾何学的制約によって特徴点の位置を補正することで,未学習人物に対してもロバストな特徴点追跡を実現した.In this paper, we propose a novel method that tracks facial feature points using linear predictors with time continuity and geometrical constraint. In previous studies, a facial feature point tracking method using linear predictors was proposed which is a recursive linear regression method for displacement vectors from the current position to the correct position by considering pixel features around a target point. This method can accurately track feature points using multiple frames in a target facial video in training. In our proposed method, we performed facial feature point tracking for unknown persons robustly with time continuity using optical flow and geometrical constraint using PCA.AA11131797研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)2013-CVIM-18522162013-01-162012-12-28