| 講演名 | 2016-03-10 ベタ塗りを多く含む漫画調の顔イラストからの特徴点抽出 青木 駿(明大), 宮本 龍介(明大), |
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| 抄録(和) | 自然画像から顔の特徴点を抽出したいという要求が多くあり,現在多くの手法が提案されている.その中でも, SIFT と RANSAC に似た方法を用いた方式が提案されており,かなりの精度が出ることが報告されている.しかし,アニメーションや 3DCG から得られた 2 次元画像などのべた塗りを含むイラストからは顔の特徴点抽出を適切に行うことができない.そこで,本稿では SIFT に加えてカラーヒストグラムを使用する手法を提案する.既存手法では SIFT 特徴を 2 つの解像度から取得したものを特徴ベクトルとしていたが,提案手法では 1 つの解像度からの SIFT 特徴と, 3 チャネルからなるカラーヒストグラムを特徴として加えた特徴ベクトルを用いる.データセットとして,顔の特徴点 13 個の座標を持った 3 キャラクターの顔画像 1500 枚を使用した.このデータセットを用いた実験の結果, LUV 色空間を使用し,色の特徴を得る窓の大きさを 11 × 11 ,形状を矩形とすることで最も良い精度が得られた.最も結果の良いパラメータを用いた結果,既存手法では誤差が眼間距離の 76.77% であったものが提案手法では41.80% に削減できた. |
| 抄録(英) | Several schemes have been proposed to localize facial parts in natural imamges accurately because many practical applications requires accurately extracted facial keypoints. It is very difficult but a novel approach hasshown a good accuracy for this task: SIFT for local feature extraction and RANSAC-like algorithm for estimation of a global structure. However, this scheme does not work well on illustrations and images including large regions with nearly solid color that is often obtained from animation and 3DGC. To improve the estimation accuracy of facial parts in facial illustrations, we propose a novel scheme that uses color features in addition to SIFT features in local feature extraction of the existing scheme. In the proposed scheme, a feature vector of a local feature extractor consists of a SIFT feature from a image resolution and color histograms though the original scheme uses two SIFT features from two image resolutions. To evaluate the proposed scheme, we have compared the proposed scheme and the existing scheme using a dataset that consits of 1500 images with the coordinates of 13 feature points for a face created by the authors. Experimental results show that the proposed scheme can reduce the estimation error to 41.80% of the inter-ocular distance if the color space, the window size, and the shape of local feature extractor areLUV, 11×11, and a square, respectively though the existing scheme shows 76.77% of the inter-ocular distance. |
| キーワード(和) | 特徴点抽出 / 顔画像 / アニメーションキャラクター / SIFT / カラーヒストグラム |
| キーワード(英) | feature point localization / facial image / animation character / SIFT / color histogram |
| 資料番号 | SIS2015-59 |
| 発行日 | 2016-03-03 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
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| 開催期間 | 2016/3/10(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東京都市大学世田谷キャンパス |
| 開催地（英） | Tokyo City Univ. |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング，一般 |
| テーマ（英） | Soft computing, etc. |
| 委員長氏名（和） | 棟安 実治(関西大) |
| 委員長氏名（英） | Mitsuji Muneyasu(Kansai Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(広島市大) / 仲地 孝之(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) / Takayuki Nakachi(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 田中 豪(名古屋市大) / 原田 康祐(東芝) |
| 幹事氏名（英） | Go Tanaka(Nagoya City Univ.) / Kosuke Harada(Toshiba) |
| 幹事補佐氏名（和） | 辻 裕之(神奈川工科大) / 田向 権(九工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Tsuji(Kanagawa Inst. of Tech.) / Hakaru Tamukoh(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media System |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ベタ塗りを多く含む漫画調の顔イラストからの特徴点抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Feature Point Extraction from A Manga-Style Illustration of A Facial Image Using SIFT and Color Features as A Feature Vector |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 特徴点抽出 / feature point localization |
| キーワード(2)（和/英） | 顔画像 / facial image |
| キーワード(3)（和/英） | アニメーションキャラクター / animation character |
| キーワード(4)（和/英） | SIFT / SIFT |
| キーワード(5)（和/英） | カラーヒストグラム / color histogram |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 青木 駿 / Shun Aoki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 宮本 龍介 / Ryusuke Miyamoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 発表年月日 | 2016-03-10 |
| 資料番号 | SIS2015-59 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | SIS-505 |
| ページ範囲 | pp.63-68(SIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-03-03 (SIS) |