複数の動的な網のモデルの協調とその顔部品抽出への応用

船山竜士 横矢直和 岩佐英彦 竹村治雄

本研究では、あらかじめ相対的位置関係がわかっている複数の領域を抽出する問題において、グローバルな制約により、複数の動的な網のモデルを位置関係が一定の平衡状態を保つように制御することにより領域を安定に抽出する手法を提案する。この複数の動的な網のモデルの協調を顔画像からの顔部品抽出に適用する手法は、従来のテンプレートマッチングや投影を用いた手法、あるいはDeformable Templateのようなエネルギー最小化原理に基づいた他の手法に比べ、画像中の顔位置や大きさ、回転、テンプレートの初期位置の変化などに対してロバストである。本発表では、提案手法の概要とカラー顔画像を用いた実験結果について報告する。

キーワード


Cooperative Active Net Models and Its Application to Facial Component Extraction

Ryuji Funayama, Naokazu Yokoya, Hidehiko Iwasa, Haruo Takemura

This paper describes cooperative active net models for extracting multiple regions whose relative spatial configurations are known. Applying this method, facial components can be successfully extracted from a face image. Multiple active nets are cooperatively deformed by employing global constraints which specify spatial configurations of facial components. This facial component extraction method has been experimentally shown to be robust to variations of facial size, position and orientation compared with existing methods such as template matching, projection-based method and deformable templates.

Keywords


Ryuji FUNAYAMA <ryuji@funayama.com>
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