変動輝度テンプレートによる頭部姿勢と表情の同時推定

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2008-07-24
• タイトル: 変動輝度テンプレートによる頭部姿勢と表情の同時推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Simultaneous Estimation of Facial Pose and Expression Using Variable-intensity Template
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 人物頭部姿勢解析
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属: NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, The University of Tokyo
• 著者名: 熊野, 史朗; 大塚, 和弘; 大和, 淳司; 前田, 英作; 佐藤洋一
• 著者名(英): Shiro, Kumano; Kazuhiro, Otsuka; Junji, Yamato; Eisaku, Maeda; Yoichi, Sato
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，単眼動画像に基づいた，人物の頭部姿勢変動に頑健な表情認識手法を提案する．複雑な顔モデルを用いる従来の手法には，その顔モデルの作成に，ステレオシステムや事前の膨大な学習データの収集を要するなどの問題があった．そこで，本論文では，その問題の解決を目指し，その場で簡単に作成可能な変動輝度テンプレートと呼ぶ新たな顔モデルを用いた手法を提案する．変動輝度テンプレートは，形状モデル，顔部品の周辺に配置した離散的な注目点の集合，および，それらの注目点の表情変化による輝度変化をモデル化したものからなる．本手法は，変動輝度テンプレートを用い，パーティクルフィルタの枠組みで頭部姿勢と表情を同時に推定する．実験を行ったところ，カメラ正面に対して水平方向±40[deg]の範囲の頭部姿勢において，90%程度の高い表情認識率が得られた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we propose a method for pose-invariant facial expression recognition from monocular video sequences. Existing methods require stereo cameras or the preparation of a large amount of learning data to generate an accurate face model. With the aim of solving these problems, we propose a novel face model, called the variable-intensity template, which can be generated with very little time and effort. The variable-intensity template consists of a face shape model, a set of discrete interest points defined in the vicinity of facial parts, and an intensity model which describes how the intensity of interest points vary with different facial expressions. By using this model in the framework of a particle filter, our method is capable of estimating facial poses and expressions simultaneously. Experiments demonstrate the effectiveness of our method. A recognition rate of about 90% was achieved for horizontal facial orientations over the range of ±40 degrees from the frontal view.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11560603
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 1, 号 2, p. 50-62, 発行日 2008-07-24
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7810
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会