複数の動的な網のモデルの協調による顔部品の抽出

船山竜士 横矢直和 岩佐英彦 竹村治雄

複数の動的な網のモデルの協調により、顔輪郭および目・口といった顔部品を抽出する手法について述べる。顔の色分布から導出された確率密度関数を用いて顔領域確率画像を生成し、その画像に動的な網のモデルを作用させて顔輪郭を抽出する。輪郭抽出後、その網を初期配置として顔部品抽出用の網の動作を開始させる。顔輪郭および左右の目と口に適合する個々の複数の網が協調して並列に動作し、最終的にそれらの網は画像中の人物のそれぞれの顔部品領域を囲むように収束する。エネルギー最小化原理に基づいた動的な網のモデルを利用した本手法は、テンプレートマッチングや投影などによる従来の顔部品抽出の手法に比べ、画像中の顔位置や大きさ、回転、照明条件などに対してロバストであるという特徴がある。

キーワード


Extraction of Facial Components Using Cooperative Active Net Models

Ryuji Funayama, Naokazu Yokoya, Hidehiko Iwasa, Haruo Takemura

This paper describes a new approach to extract facial components from animage using cooperative active net models.After generating a facial region probability image using a probabilitydensity function derived from distributions of facial color, a facialregion is extracted by applying an active net on the image.Initial nets for each facial components is copied from the net for face.Nets for face, mouth, right eye and left eye behave cooperatively and theyconverge on each components.This method, which is based on energy minimization principle, enablesa robust extraction of facial components compared with existing methodsbased on template matching or projection.It has the advantages of toleration for variations of facial size,position and orientation.

Keywords


Ryuji FUNAYAMA <ryuji@funayama.com>
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