| 講演名 | 2013-09-02 個人差と個人内変動を分離した統計的顔形状モデル(一般セッション,機械学習と視覚情報処理の接点,及び,社会テーマ:ハイリスク作業支援) 小島 真一, |
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| 抄録(和) | 近年Point Distribution Model(PDM)と呼ばれる顔形状を数十点の点群で表現するモデリング手法が顔画像処理の分野で使われている.PDM は事前に用意した顔形状集合から主成分分析で抽出した少数基底ベクトルの重み付き線形和で表現するのが特徴だが,個人差を表現する基底と個人内変動を表現する基底が分離できていないという問題があった.本研究では上記問題を解決した,個人差を表現する基底と個人内変動を表現する基底を線形分離した統計的顔形状モデルの構成法について述べる. |
| 抄録(英) | Point Distribution Model is a shape model of Active Appearance Models used in face image processing, that is represented by a weighted linear sum of a few basis vectors that were extracted with principal component analysis from the collected face geometry data. The problem of that model is that inter-individual variation and intra-individual variation were not separated. In this paper, we describe a composing method of statistical face shape model that is linearly separate dinter-individual variation and intra-individual variation. |
| キーワード(和) | 統計的形状モデル / 主成分分析 / 正準判別分析 |
| キーワード(英) | Point Distribution Model / Statistical Shape Model / Principal Component Analysis / Canonical Discriminant Analysis |
| 資料番号 | PRMU2013-35,IBISML2013-15 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2013/8/26(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 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 | Information-Based Induction Sciences and Machine Learning (IBISML) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 個人差と個人内変動を分離した統計的顔形状モデル(一般セッション,機械学習と視覚情報処理の接点,及び,社会テーマ:ハイリスク作業支援) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Statistical face shape model separating inter-individual variation from intra-individual variation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 統計的形状モデル / Point Distribution Model |
| キーワード(2)（和/英） | 主成分分析 / Statistical Shape Model |
| キーワード(3)（和/英） | 正準判別分析 / Principal Component Analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小島 真一 / Shin-ichi KOJIMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | (株)豊田中央研究所 TOYOTA Central R&D Labs., Inc. |
| 発表年月日 | 2013-09-02 |
| 資料番号 | PRMU2013-35,IBISML2013-15 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 197 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |