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照明条件、化粧効果を考慮した三次元顔画像における美顔補正

考虑光照条件和化妆效果的 3D 面部图像中的面部美化校正

基本信息

批准号：
12J09415
负责人：
瀬尾昌孝
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Ritsumeikan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2012
资助国家：
日本
起止时间：
2012 至 2013
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は機械学習を利用して一枚の二次元顔画像から三次元顔画像を生成することを第一段階目の目的としている. 今回使用する機械学習では多くの学習データを必要とする. 2013年度, 本研究は前年度から作成を進めていた顔画像データベースの拡張を進めるとともに, 三次元復元手法の開発を第一に研究活動を遂行した. 顔画像データベースについては被験者の顔画像を数百枚取得し, それぞれについて形状のキーポイントを示す特徴点の付与作業を進めてきた. データベース構築は今後も進めていく予定である. また, 三次元顔画像復元に使用する機械学習法についても開発を進めた. 研究に応用した手法のうち代表的なものでは主成分分析, 独立成分分析, Sparce Codingなどがある. 一枚の顔画像から表情変化を含む三次元顔画像を復元する際には例えば正面と傾き30度の顔画像, もしくは真顔と表情顔(笑顔等)の顔画像の対応付けが必要となる. 復元実行時には一枚のテスト顔画像から姿勢や表情を変化させた顔画像の推定を行う為, それらを連結させた枠組みの概要を作成させた。現段階では最も一般的な主成分分析や, その発展として独立成分分析を用いてこの枠組みの精度評価を行っているが, 誤差約2mmでの形状生成を実現しており, 従来法以上の成果となった. 本研究では三次元復元の途中段階として多視点顔形状の推定処理を行うが, これについて後述の学術誌へ論文を投稿し, すでに掲載されている.

This study is based on mechanical learning, which is used to generate a two-dimensional image and a three-dimensional image. The use of mechanical learning is necessary In 2013, compared with the previous year, this research was completed and the development of three-dimensional restoration methods was the first and research activities were carried out. Portrait of the face of the person to be taken hundreds of pieces, including the shape of the face of the person to be taken hundreds of pieces of pieces The future of the construction of the future into the predetermined. The use of mechanical learning methods to develop three-dimensional portraits Principal Component Analysis, Independent Component Analysis, Sparce Coding. A face portrait contains three dimensional face portraits. The face portrait has a 30-degree tilt. The face portrait has a true expression. When the elements are moving, a person's facial expression changes, and a person's facial expression changes, and the person's facial expression changes. At present, the most common principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA) are used to evaluate the accuracy of the component analysis, and the error is about 2 mm. This research is about the estimation of multi-viewpoint color shapes in the middle of three-dimensional reconstruction.