| 研究概要 |
照明条件に対してロバストな3次元人物顔画像を生成するためには、撮影シーン中の3次元人物顔形状、およびテクスチャの認識・取得・再構築が重要課題である。そのため、カメラ入力された動画像のもつ特徴を直接反映させた高速かつ高精度な3次元顔画像の生成について検討を行った。
提案手法ではまず、被験者の無表情人物顔画像を正面および側面より撮影し、このデータに標準的な3次元人物顔モデルをフィッティングすることにより、3次元顔モデルを構築する。次に,入力カメラ画像に対して正規化処理を施し、顔方向・位置を補正した後、2次元顔面筋モデルを用いることにより,各顔面筋の伸縮ルールに基づいて人物顔上に配置した特徴点の位置を探索する。
これらの特徴点の座標位置をもとに,前述の3次元顔モデルの形状を適切に変形させ,前述の入力カメラ画像を直接モデル上にテクスチャマッピングする.以上の処理を繰り返すことにより,3次元人物顔画像のアニメーションを高速かっ高精度に実現する.
本手法は一般的なパソコンおよびCCDカメラを使用して実装済みである。一様な室内光の元で取得した。顔表情を変化させている一名の人物の顔を含む動画像シーケンスを用いたシミュレーションの結果より、表情変化が大きいときでも、視覚的に満足な3次元人物顔画像が生成されることが確認された。また。約5[フレーム/秒]で処理が行われており、プログラム改良やハードウェア高速化等により、リアルタイム処理が期待できると考えられる。
今後は、上記手法の改良、定量的評価を行っていくとともに、撮影シーン中の環境光の取得、および照明条件に適応したテクスチャの品質改良に関する検討を行っていく。
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