表情変化に適応できる人物識別システムの研究

适应面部表情变化的人物识别系统研究

• 批准号: 11780302
• 负责人: 佐治 斉
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: Shizuoka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 2000
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-11780302/
• 关键词: 顔; 画像処理; 人物識別; 解剖学的知識; 表情認識; 表情

研究実施計画に基づき、今年度までに以下の方法で試作システムを構築し、新たな知見と成果を得た。1 試作システム全体の設計:顔画像入力から人物識別解析を行うまでの一連のシステムの設計を行った。2 顔面画像入力装置の製作:フォトメトリックステレオ法に基づいて顔面3次元形状計測を行うために、顔画像撮影装置と、ビデオボードとワークステーションを用いた顔画像入力装置を構築した。3 顔画像から人物識別特徴データを算出するまでの前処理部の構築:顔画像から3次元空間上での顔面各点のガウス曲率を計算し人物識別の基礎となるデータを算出する一連のシステムを構築した。4 解剖学的知識を用いた特徴テンプレート抽出部の構築:解剖学的知識により、顔面領域を、動きが大きい部分と小さい部分に分け、動きが小さい部分(鼻周辺部と眉間周辺部)を顔画像から切り出し、この領域上における各点の曲率を特徴テンプレートとして抽出するプログラムを作成した。このテンプレートを用いることで、表情変化によらない人物識別が可能となる。5 人物識別用プログラムの構築:4で抽出したテンプレート同士のマッチングにより人物を識別分類するためのプログラムを構築した。6 実験および検証:20名の被写体に対し、基本表情の変化を行わせて撮影された動画像を用いて人物識別実験を行った。その結果、すべての基本表情において98%の精度で人物を識別することができた。7 応用システムの設計:1〜6の試作・検討を踏まえて、セキュリティシステムなど現実社会に役立つシステムを作成するための要求仕様を決定した。

This year, the following methods were tried to construct a system, and new knowledge was obtained. 1 Try to design the whole system: face portrait input force, character recognition analysis, and design of the system. 2. The manufacture of facial image force device: the basic method of facial three-dimensional shape measurement, the construction of facial image force device, the application of facial image force device 3. Construction of the pre-processing part for calculating the character recognition features of the face portrait: Construction of the pre-processing part for calculating the curvature of each point of the face portrait in the three-dimensional space and calculating the basic character recognition features. 4. Construction of the extraction part of the anatomical knowledge: the knowledge of anatomy is divided into two parts: the face area, the large part and the small part, and the small part (the nose circumference part and the eyebrow circumference part). The curvature of each point in the face area is created. This is the first time I've ever seen a person. 5. Construction of the list for person recognition; 4. Construction of the list for person recognition classification 6. Verification:20 characters are written, basic expressions are changed, and animation images are used to identify characters. The result is that the basic expression is recognized with 98% accuracy. 7. Design of application system:1 ~ 6. Trial operation, discussion and decision of application system requirements.

项目成果

萩本憲俊: "色と動き情報を用いた人物の腕の動作追跡"電子情報通信学会技術研究報告. Vol.99 No.448. 25-40 (1999)

Noritoshi Hagimoto：“使用颜色和运动信息跟踪人体手臂运动”IEICE 技术报告第 99 卷第 25-40 号（1999 年）。

一丸勇二: "幾何学的拘束を用いた両眼ステレオ法による手の動作追跡"電子情報通信学会総合大会. (2001)

Yuji Ichimaru：“使用几何约束的双目立体方法进行手部运动跟踪”IEICE 大会（2001 年）。

Inaguma Takanao: "Efficient Search technique for hand gesture tracking in three dimensions"First IEEE International Workshop,BMCV 2000,Lecture Notes in Computer Science. 1811. 594-601 (2000)

Inaguma Takanao：“三维手势跟踪的高效搜索技术”第一届 IEEE 国际研讨会，BMCV 2000，计算机科学讲义。

Takanao Inaguma: "Efficient search technique for hand gesture tracking in three dimensions"IEEE International Workshop on Biologically Motivatyed Compvter Vision. (2000)

Takanao Inaguma：“三维手势跟踪的高效搜索技术”IEEE 国际生物动机计算机视觉研讨会。

萩本憲俊: "色と動き情報を用いた人物の腕の動作追跡"電子情報通信学会技術研究報告. Vo1.99 No.448. 25-40 (1999)

Noritoshi Hagimoto：“使用颜色和运动信息跟踪人体手臂运动”IEICE 技术报告 Vo1.99 No.448 (1999)。