| 講演名 | 2012-02-09 Active Appearance Modelsを用いた表情合成におけるパラメータ探索法の改良(一般セッション,時系列パターン認識) 錦内 優輝, 桂田 浩一, 入部 百合絵, 新田 恒雄, |
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| 抄録(和) | 映画やテレビゲームにおけるキャラクター造形や自然に対話できる知的エージェントの構築に用いるために,ユーザの表情を別の人物に転写する表情模倣の研究が行われている.その一つの方法がActive AppearanceModels(AAM)を用いた表情模倣である.AAMは,形状や輝度の情報を複合的に操作できるパラメータ群からなる顔モデルであり,顔の皺といっ丸顔表面の細部まで合成することを可能にする.AAMを用いた表情模倣では,模倣対象の顔画像に対してその近似画像を合成するためのAAMパラメータを探索し,パラメータから表情成分を抽出し,別人の平常顔にその成分を加える.しかし,一般的なAAMパラメータの探索では近似画像の合成の際に輝度誤差のみを尺度とするため,顔が崩れた表情画像を合成してしまうケースがあり,表情模倣に失敗する場合があった.そこで本稿では,顔らしさを維持した表情画像を合成するために,パラメータ探索において輝度勾配を利用する手法を検討した.従来手法と比較した結果,合成画像の形状の正確さおよび主観評価について本手法の有効性を確認できた. |
| 抄録(英) | Facial expression mimicking, which transcribes a user's facial expression to another person, has been researched so as to synthesize facial expressions for video games and movies, and to create intelligent agents with natural expressions. One approach to facial expression mimicking is to utilize the Active Appearance Models (AAM) that is a facial image model containing some parameters for controlling both shape and texture of a facial image. It can synthesize detailed facial image including surface appearance. In the mimicking process, the AAM parameters, which synthesize the approximate facial image to the original facial image, are searched for in the first step. And then, the facial expression parameters are extracted from the AAM parameters. Finally, the expression parameters are added onto the prepared facial image. The AAM parameters of the approximate facial image are searched for by minimizing the mean square error of gray-level intensity. However, there are some cases that an erroneous facial image is synthesized when using the mean square error. In this paper, we employ intensity gradient in the parameter search process to prevent synthesizing an erroneous facial images. The experimental results show that our new approach is effective for synthesizing subjectively natural facial images with correct shape. |
| キーワード(和) | Active Appearance Models / 表情模倣 / 表情合成 / 輝度勾配 |
| キーワード(英) | Active Appearance Models / facial expression mimicking / facial expression synthesis / intensity gradient |
| 資料番号 | PRMU2011-189,SP2011-104 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2012/2/2(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Active Appearance Modelsを用いた表情合成におけるパラメータ探索法の改良(一般セッション,時系列パターン認識) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Parameter Search Improvement on Facial Expression Synthesis using Active Appearance Models |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Active Appearance Models / Active Appearance Models |
| キーワード(2)（和/英） | 表情模倣 / facial expression mimicking |
| キーワード(3)（和/英） | 表情合成 / facial expression synthesis |
| キーワード(4)（和/英） | 輝度勾配 / intensity gradient |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 錦内 優輝 / Yuki NISHIKIUCHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 Graduated School of Engin., Toyohashi Univ. of Tech. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 桂田 浩一 / Kouichi KATSURADA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 Graduated School of Engin., Toyohashi Univ. of Tech. |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 入部 百合絵 / Yurie IRIBE |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 Graduated School of Engin., Toyohashi Univ. of Tech. |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 新田 恒雄 / Tsuneo NITTA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 Graduated School of Engin., Toyohashi Univ. of Tech. |
| 発表年月日 | 2012-02-09 |
| 資料番号 | PRMU2011-189,SP2011-104 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 430 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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