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似顔絵生成システム開発による認知的ビジョンの研究

通过开发漫画生成系统来研究认知视觉

基本信息

批准号：
06212226
负责人：
輿水大和
金额：
$ 0.96万
依托单位：
Chukyo University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1992
资助国家：
日本
起止时间：
1992 至 1994
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究課題では、似顔絵生成システム開発を通して、認知的視覚実現に必要な機能を現状のコンピュータビジョン技術の基盤上に構築することを目指し、以下に述べる研究項目で研究を遂行した。(a)パターンデータベースの構築と図形処理ツールの整備:TVカメラによる直接的データと顔写真を介する間接的データを想定して、実験用に顔画像データベースを構築した。顔部品認識、個人性特徴の抽出の方式開発に伴う原理的問題の可否、難易についての実験的検討を十分に保障した。また、横顔などの角度次元や笑顔などの顔表情のデータも併用することし、顔のもつ個人性特徴の多元的抽出の検討も可能性にした。(b)似顔絵認識ベースと顔の個人性特徴抽出機構の構築:専門家が描いた似顔絵(線画)を収集し、これと画像処理で抽出された顔線画像を実験的に比較した結果に、種々のデフォルメ機構の可能性を検討した(平均顔+中割り、強制錯視)。また、これを強化するために、錯視などの認知心理学的知見に基づき、個人性特徴の抽出法と選択法の統一を図った。(c)パターンデフォルメ推論エンジンの開発:統計的手法により種々の標準パターンを導入し、顔の個人性特徴抽出の観点からそれらの有効性を比較検討した。更に、この標準パターンと似顔絵を生成するプロセスとを結合し、似顔絵の誇張表現の可能性を評価した。ここでも錯視などの人の目の見え方の認知的特性を活かしたデフォルメ制御機構を具体的に構築した。(d)似顔絵ワークステーションの構築:以上の検討結果を集約して、ワークステーション上に似顔絵コノピュータを構築して、性能評価を実施した。(e)その他:(1)(パターン表示用のモジュールの開発)空間次元を付加して似顔絵パターン拡張的に構成したり、パターンの表示効果を上げる為に、3次元簡易グラフィクスシステム開発にも着手した。ここでは、多方向の角度からの基礎データの収集と顔部品図形の発生、消滅のモデル化の検討を行った。(2)(部品認識手法と顔パターン自動記述法の検討)カメラ入力した濃淡画像から直接顔画像の初期記述を生成するために、顔の画像処理と認識の基礎的実験を行った。また、線図形の再標本化(resampling)問題を検討して、指定した境界点数まで削除/追加するモードのプログラムを開発し、顔部品の形状を損なわない顔記述の自動生成の可能性を確認した。

The subject of this research is: "Similar appearance of generation and development", "Cognitive vision" and "necessary function" of current situation. The design and implementation of the following research projects are based on the foundation of the project's technology. (a) パターンデータベースのConstruction and 図-shaped processing ツールの maintenance: TV カメラによる direct デThe データをscenario is indirect, and the データタをscenario is indirect, and the にface portrait is used to construct the した. The understanding of face parts and the method of extracting personal characteristics can solve the problem of whether it is possible or not, and how difficult it is to solve the problem of how to draw out personal characteristics.また, Yokogan などのangle dimension やLaughing face などのface expression のデータも and use することし, face のもつpersonality characteristics 徴のdiversified extraction の検question もpossibility にした. (b) The structure of the mechanism for extracting personal characteristics of the person who is familiar with the appearance of the appearance: the drawing of the appearance of the exclusive family (line drawing), the collection of the image, and the processing of the image The comparison of the results of the facial line portrait and the possibility of the establishment of the kind of facial features are as follows (average face + middle cut, forced trompe l'oeil).また, これを intensification するために, false vision などのcognition basis づき of cognitive psychology, personal characteristics extraction method と selection method のunification を図った. (c) パターンデフォルメ inference エンジンのkai発: statistical technique によりkind 々のstandard パターンをIntroduce し, Yanのpersonality characteristics extracted の観Point からそれらのeffectiveness をComparison 検 Discussion した. Updated, standard パターンとsimilar face 絵をgenerated するプロセスとをcombinationし, このstandard パターンとsimilar face 絵をGeneration するプロセスとをcombinationし、similar face 絵のThe possibility of exaggerated expressionをreview価した.ここでもParallel visionなどの人の目の见え方のcognitive characteristicsをLiveかしたデフォルメControl mechanismをConcreteにconstructした. (d) The construction of the の検ワークステーションの: The above discussion results are summarized and summarizedクステーション上にsimilaryan絵コノピュータをconstructedして, performance evaluation価を実事した. (e)その他: (1) (パターン means のモジュールの开発) Space Dimension をFUKAしてsimilaryan絵パターン勡张The に constitutes したり, the パターンの indicates the effect を上げる is に, and the 3-dimensional simple グラフィクスシステム开発にも开発にも出した.ここでは, multi-directional angle からのbasic データの collection とface parts 図色の発生, annihilation のモデル化の検question を行った. (2) (Part recognition technique and automatic description method of parts recognition) カメラ入力したshaded image からDirect description of the early stages of facial image creation and creation, and the basics of facial image processing and recognition.また、Line shape のresampling problem を検して、Specified したBorder point までDelete/addするモードのプログラムを开発し, the shape of the facial parts and the description of the facial features are automatically generated and the possibility is confirmed.