教師付き降下法を用いた高速・高精度な顔特徴点追跡

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS6-11

グループ名: 【C】平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2014/09/03

タイトル(英語): Fast and Accurate Facial Feature Point Tracking Using Supervised Descent Method

著者名: 高橋 巧一(慶應義塾大学),満倉 靖恵(慶應義塾大学)

著者名(英語): Koichi Takahashi(Keio University),Yasue Mitsukura(Keio University)

要約(日本語): 本稿では，教師付き降下法を用いた高速な顔特徴点追跡手法を提案する。コンピュータビジョンの分野において，人間の頭部の向きや表情に関する情報を推定する顔画像認識に関する研究が盛んに行なわれている。既に数多くの手法が提案され，産業応用も進んでいる。しかしながら，従来手法の多くは計算コストの高い演算が問題で，スマートフォン等のモバイル機器への実装が困難であった。そこで本稿は，計算コストの低い顔特徴点追跡手法の実現を目的とする。提案手法は局所特徴量と最小二乗法に基づく教師付き降下法により，低計算量のアルゴリズムを実現する。実験結果は一般的なPCにおいて従来法と比較して非常に高速であることが示された。このため，提案手法はモバイル機器を用いたアプリケーション開発へ応用できると考えられる。

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