| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2014-02-17 16:15
SVMを用いた印象変換ベクトル法による３次元顔の印象強調の試み
○荒井雄大・永田俊介・稲葉善典・赤松 茂（法政大） |
| 抄録 |
（和） |
現在，3Dの顔モデルに対し表情を生成する際には，無表情顔のデータに対して主として手作業によって各造作を変形させる方法が取られている．しかし，これらの顔の造作を個別に操作する手法では，顔全体として自然な表情を生成するのに必要な複数の造作を適切に関連付けて制御するパラメータの調整が煩雑になりやすい．そこで，多様な表情を表出している多数の顔の3次元顔形状データの主成分分析によってモーフィングモデルを作成し，主成分に相当する各パラメータを調整することによって新規3次元顔の表情生成を試みた．また，サポートベクタマシン(SVM)によって作られるパラメータ空間内での決定境界を用いた印象差強調を試みた． |
| （英） |
In order to create 3D faces displaying facial expressions, transformation of the face shape from the original straight face is usually done by manually adjusting the design of each facial feature independently. With this approach, however, proper adjustment of the parameters defining the design of mutually influencing facial features so that overall naturalness of the facial expressions is achieved is likely to be a cumbersome task. In this work, on the other hand, we built a morphable 3D face model learned from a multitude of 3D face data displaying various facial expressions, and conducted an experiment to generate various facial expressions on a novel face by properly controlling the parameters defining the morphable model. Moreover, we emphasized feature of similar facial expressions using the discrimination boundary in the parametric space defined by Support Vector Machine. |
| キーワード |
（和） |
表情生成 / 3次元オブジェクトのベクトル表現 / 主成分分析 / 3次元モーフィングモデル / 次元数削減 / サポートベクタマシン / / |
| （英） |
facial expression generation / vector representation of 3D object / principal component analysis / morphable 3D model / dimensionality reduction / support vector machine / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 38, no. 7, HI2014-19, pp. 301-306, 2014年2月. |
| 資料番号 |
HI2014-19 |
| 発行日 |
2014-02-10 (HI, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 |
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