顔の向きに頑健な特徴点検出法と追跡手法の確立

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Establishing Robust Feature Point Detection and Tracking Methods for Face Orientation

著者名: スマリ　ブライアン（慶應義塾大学 理工学部），浜田　望（慶應義塾大学 理工学部），満倉　靖恵（慶應義塾大学 理工学部）

著者名(英語): Brian Sumali (Faculty of Science and Technology, System Design Engineering, Mitsukura Laboratory, Keio University), Nozomu Hamada (Faculty of Science and Technology, System Design Engineering, Mitsukura Laboratory, Keio University), Yasue Mitsukura (Facul

キーワード: 顔特徴点追跡，フェイスアライメント，オプティカルフロー，カスケード型合成学習　　face feature point tracking，face alignment，optical flow，cascaded composed learning

要約(英語): Recently, there has been an increasing need of a face alignment or facial feature point tracking for applying face recognition, facial expression estimation, face attributes prediction, and clinical face observation etc. This study proposes a robust facial feature tracking method against camera shake and face orientation changes. The method applies a cascaded composed learning (CCL) based facial feature point tracking method by incorporating optical flow for improving tracking accuracy and robustness. Experiments are conducted to show that efficient tracking is achieved by performing CCL combined with initial shape estimation via the optical flow.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.141 No.3 （2021） 特集：スマートシステムと計測・制御技術 －超スマート社会に向けて－

本誌掲載ページ: 367-372 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/141/3/141_367/_article/-char/ja/