WEKO3
アイテム
顔画像の大きさと個人性を考慮した顔位置推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/52574
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/52574a965bd49-03b8-435b-b525-80bfb6c6a513
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM03140015.pdf (1.6 MB)
|
Copyright (c) 2003 by the Information Processing Society of Japan
|
|
| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2003-09-08 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 顔画像の大きさと個人性を考慮した顔位置推定 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Facial Position Estimation adapted to variations of facial scale and individuals | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院基礎工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院基礎工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院基礎工学研究科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Engineering Science, Osaka University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Engineering Science, Osaka University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Engineering Science, Osaka University | ||||||||
| 著者名 |
平山, 高嗣
× 平山, 高嗣
|
|||||||
| 著者名(英) |
Takatsugu, Hirayama
× Takatsugu, Hirayama
|
|||||||
| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 顔画像の自動認識において，顔位置の推定は最も重要な過程である．顔の形状モデルを用いて顔位置を推定する場合，最適なモデルが用いられなければ，その精度は低下する．この問題を解決するにあたり，推定精度と処理時間のトレードオフが生じる．本研究では，顔画像の大きさと個人性を考慮した顔位置推定手法を提案する．この手法は顔の位置と大きさと個人モデルを並列的に効率良く推定する．顔の位置と大きさは，ダイナミックリンクアーキテクチャとスケール変換に基づく繰り返し処理によって推定される．個人モデルの推定はクラスタリングによって階層化されたモデルデータベースを利用する．この推定は，顔の位置と大きさの推定が進むにつれ，その階層構造に従って最適なモデルを含むクラスタを選択していく．最終的に選択された個人モデルは個人識別結果と見なすことができる． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | The facial position estimation is the most important in processes of automatic face recognition. If facial position is estimated by using a geometrical model, the estimation accuracy deteriorates unless the model is optimal for facial appearance. In this work, we deal with variations of facial scale and individuals, and we propose an efficient that estimates facial position in parallel with facial scale and a personal model. Facial position and scale are iteratively estimated by the process based on the Dynamic Link Architecture and the Scale Conversion. The proposed method estimates a personal model by using a hierarchical face model database. As the facial position proceeds, the method selects the optimal model according to the hierarchical structure of the database. We can regard the selected personal model as a person identification result. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
| 書誌情報 |
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） 巻 2003, 号 88(2003-CVIM-140), p. 111-118, 発行日 2003-09-08 |
|||||||
| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
