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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU)
  4. 2011
  5. 101-150

幾何学的制約を考慮したLinear Predictorsに基づく顔特徴点自動検出

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/77751
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/77751
b65654f4-9df1-4b70-8b6c-16181e7c79bf
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MIRU2011111.pdf IPSJ-MIRU2011111.pdf (1.7 MB)
Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2011-10-01
タイトル
タイトル 幾何学的制約を考慮したLinear Predictorsに基づく顔特徴点自動検出
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_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
早稲田大学理工学術院先進理工学研究科
著者所属
早稲田大学理工学術院先進理工学研究科
著者所属
早稲田大学IT研究機構
著者所属
早稲田大学理工学術院
著者名 松田龍英 原朋也 前島謙宣 森島繁生

× 松田龍英 原朋也 前島謙宣 森島繁生

松田龍英
原朋也
前島謙宣
森島繁生

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,Eng-Jonらが提案したLinear Predictorsに,幾何学的制約を加味した新しい顔特徴点検出手法を提案する.Linear Predictorsは,注目画素周辺の輝度値と,特徴点の正解位置への移動ベクトルを回帰によって対応付ける手法であり,20枚程度の学習データで高精度な推定移動ベクトルが得られる.提案手法では,各顔器官の重心を基準とした特徴点の有効範囲を定め,移動ベクトル推定時に特徴点が有効範囲を超えないような制約を加え,特徴点検出精度の向上を実現した.また,事前に顔向き角度推定を行い,推定結果に基づいた学習データの選択を行うことで,姿勢に依らない特徴点検出を可能にした.
書誌情報 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集

巻 2011, p. 773-779, 発行日 2011-07-20
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 20:46:51.853359
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