抄録
人物の頭部姿勢変動を許容する従来の画像に基づいた表情認識手法は,複雑な顔モデルを用いるため,その顔モデルの作成にステレオシステムや事前の膨大な学習データの収集を要するなどの問題があった.そのため,我々はその問題の解決を目指し,その場で簡単に作成可能な変動輝度テンプレートを用いた手法を提案している.変動輝度テンプレートとは,形状モデルと,離散的な注目点の集合,及び,それらの注目点の表情変化による輝度変化をモデル化したものである.本手法は,変動輝度テンプレートを用いて,パーティクルフィルタの枠組みにて,頭部姿勢と表情を同時に推定する.本稿では,新たに,形状モデルの誤差のある場合における本手法の頭部姿勢変動に対する頑健性を理論的に検討した.
Existing methods for simultaneously handling head pose variations and facial expressions are based on tracking features on a face mesh model. However, these feature-based methods requre troublesome preparation steps such as manually selecting feature points or complex face models. To avoid such costly preparation steps for better ease of use, we have proposed a novel method using a variable-intensity template that models face shape and facial expressions. A variable-intensity template consists of a set of discrete interest points on a rigid face shape model, and can model changes in facial expressions using the luminance variation for each point. Our proposed method estimates head poses and facial expressions simultaneously utilizing a particle filter framework. In this paper, we theoretically disccussed that our method is pose-invariant despite a shape model error.
