計画研究
1.顔視覚像の高次元ベクトル表現の自動抽出に関しては、車のボディ形状を3次元計測して得られる膨大な数の測定点に一定の対応関係を自動的に付与するために開発した手法が、顔の3次元的姿勢の変動ならびに表情表出や発話による顔形状の変化に対しても有効に機能することを確認した。2.姿勢・視線・表情などによって生じる顔視覚像の動的な変化と高次視覚印象の関係の定式化という課題に関しては、まず60名分の3次元顔データベースから顔の個人差を表す3次元モーフィングモデルを求めた。顔の物理パラメータの違いに応じた高次視覚印象をSD法にもとづく主観評定実験によって定量化した後、先行研究で提案した印象変換ベクトル法による印象変換の有効性を新規の3次元顔においても確認した。さらに、表情表出や発声発話にともなう顔の3次元形状の動的な変形のモデル化という次のステップに向けて、種々の表情表出時の顔の3次元形状を計測した3次元表情データベースから表情変化を表すモーフィングモデルを構築し、新規顔の表情生成によって、同モデルの妥当性を確認した。3.顔視覚像の全体情報と特定の造作に対応する部分情報とが高次視覚印象に与える影響の分析に関しては、リアルタイム視線検出装置を用いた観察者の眼球運動の計測により、顔の印象判断を行っている時の注視点の停留位置が、意図的学習を行っている場合に比べてどのように異なる分布を示すかを実験的に明らかにした。4.顔視覚像に対する高次視覚印象の効率的な測定法に関しては、3次元顔モデルに対する印象変換操作の有効性を検証する方法として、新たにThurstonの一対比較法を導入し、SD法にもとづく従来法と比べて、より効率的な高次視覚印象の定量化が実現できることを確認した。
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The Journal of the IIEEJ
巻: vol.40, no.1 ページ: 96-104
電子情報通信学会技術報告
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Proc.of APSIPA ASC 2010
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