| Budget Amount *help |
¥3,000,000 (Direct Cost: ¥3,000,000)
Fiscal Year 2005: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2004: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2003: ¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000)
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| Research Abstract |
本研究では,3次元非剛体物体の機能とそれにより生じる形状変形の因果関係に着目し,形状計測器と機能認識器を有機的に結合したシステムによって,形状情報と機能情報を持つ3次元物体モデルを生成することを目的とする.平成17年度は,ステレオ視による形状計測精度の向上のため,予め与えられた顔に関する情報と,その情報と画像から得られる特徴量を有機的に結合することによる顔形状計測法の構築を目指した.
まず,計算機に与える顔情報の構築を行った.レンジファインダによって複数人の顔形状データを獲得する.この形状データは,顔の表面上の点データである.顔形状を復元するために,形状変形可能な可変モデルを用いて,そのモデルを点データに当てはめることで顔形状モデルを生成する.本研究では,新たな可変モデルであるActive Mesh Model (AMM)を導入した.これによって,ある点データと,可変モデルの頂点を対応付けることで,顔モデル間の対応関係を容易に得られる.そこで,全顔形状データより,AMMを使って各顔モデルを生成する.複数人の顔形状データの分布を表す固有顔空間と,目尻・目頭・口などの顔の特徴点の分布を表す特徴点固有空間を作成する.
これら二種類の固有空間を用いたステレオ視による顔形状計測法を構築した.2台のカメラから取得した2枚の画像から,特徴点を抽出し,それを特徴点固有空間へ投影することで,大まかな形状を求める.固有顔空間と,先ほど推定した形状を事前情報としたMAP推定によって,顔形状を推定する.
上記手法により実験した結果,ステレオ視のみの手法と比べ,形状復元精度の向上が見られた.しかし,形状復元精度が特徴点の数に依存する問題がある.したがって,今後の課題として,少数の特徴点の場合でも頑強な形状推定法の構築が挙げられる.更に,様々な顔の表情に対して本手法を拡張する必要がある.
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