著者

細井 聖 田畑 尚弘 秋間 正道 川出 雅人

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解

巻号頁・発行日

vol.97, no.387, pp.25-32, 1997-11-21

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自然なヒューマン・マシン・インタフェースを目指して, われわれは視覚による顔の意味理解技術, および顔の表現技術の研究開発を進めている. この技術の応用例として, 似顔絵クリエーション技術を開発した. 開発したシステムではコンピュータビジョン技術を用いて様々な人種や顔・髪の種類に対してロバストに特徴抽出ができる. さらに, ファジィ推論による部品選択・部品配置・部品変形ルールから, 複数のイラストレータや漫画家などのタッチ(画風)で似顔絵を自動的に描画することができる. 本稿では似顔絵クリエーション技術の中で重要となる髪型認識の手法とイラストレータタッチの髪型を合成する手法について述べる. 具体的には, 髪領域抽出法, 髪型の特徴によるクラスタリングとテンプレートマッチングを併用した髪型部品の選択方法について述べる.

著者

瀧川 えりな 細井 聖 川出 雅人

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.103, no.452, pp.19-24, 2003-11-13

被引用文献数

3

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我々は視覚による顔の理解技術の研究開発を進めている。性別、年代、人種、表情といった視覚から得られる情報は、人対人のコミュニケーションに大きな役割を果たしており、同様に機械が視覚によって人の顔をセンシング・理解できれば、従来の人が機械に合わせるインタフェースを革新し、機械が人に合わせるインタフェースの実現が可能であると考える。本稿では、顔画像にガボールウェーブレット変換+Retinaサンプリングによる特徴抽出と、サポートベクタマシンによる識別器を適用し、人種推定を試みた。また、顔を見せるだけで自動的に推定が可能なシステムも構築した。推定精度はAsian/European/Aficanの3分類において、約9割以上と高い推定精度を実現した。

著者

川出 雅人 細井 聖 田畑 尚弘 秋間 正道

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. HIP, ヒューマン情報処理

巻号頁・発行日

vol.97, no.117, pp.33-40, 1997-06-20

被引用文献数

10 1

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自然なヒューマン・マシン・インタフェースを目指して、われわれは視覚による頗の意味理解技術、および顔の表現技術の研究開発を進めている。この技術の応用例として、似顔絵クリエーション技術を開発した。コンピュータビジョン技術により様々な人種や顔・髪の種類に対してロバストに特徴抽出し、ファジィ推論による部品選択・部品配置・部品変形ルールにより複数の似顔絵画家・イラストレータや漫画家などのタッチ(画風)で似顔絵を自動的に描画することができる。喜怒哀楽などの表情の付加や、胴体・背景・メガネ・アクセサリなどとの違和感の無い合成なども実現した。ヒューマン・マシン・インタフェースやアミューズメント分野などへの応用が可能である。

著者

山下 隆義 井尻 善久 木下 航一 川出 雅人

出版者

一般社団法人 映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会誌 (ISSN:13426907)

巻号頁・発行日

vol.62, no.5, pp.708-713, 2008-05-01 (Released:2010-05-01)

参考文献数

12

被引用文献数

4

著者

川出 雅人

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻号頁・発行日

vol.2003, no.66(2003-CVIM-139), pp.45-52, 2003-07-03

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顔は非常に多くの情報を発信している。それを視覚で理解することにより、より良い機械と人の関係を築く事を目指して、視覚による顔センシング技術を研究開発している。顔検出・顔器官検出・顔照合・性別年代推定などの技術により、セキュリティ・エンタテイメント/コミュニケーション・インタフェースなど様々な応用が可能である。

著者

木下 航一 小西 嘉典 勞 世 川出 雅人 村瀬 洋

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J94-D, no.4, pp.721-729, 2011-04-01

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顔画像に対して,高速で高精度に形状モデルフィッティングを行う手法を提案する.形状モデルのフィッティング手法は多数提案されているが,顔画像に対するフィッティングは影や表情変化などのノイズの影響を受けやすく,高精度な結果が得られにくいという課題があった.また多数の繰返し演算を必要とするため,リアルタイム処理の実現は難しかった.我々はこれらの課題に対して,(1)形状モデル上でのサンプリング点の構造的配置,(2)特徴量による形状パラメータの摂動量推定,を行うフィッティング手法を提案する.(1)によってノイズの影響を受けにくい局所特徴量を有効に活用でき,影や表情変化などに対する頑健性が向上する.また(2)によって特徴量から一度の行列演算で形状パラメータの修正量を求めることが可能となり,処理時間が削減できる.公開データベースによる実験の結果,従来手法と比較して約20倍の高速化を実現しつつ,影や表情変化などのノイズのある顔画像に対して従来手法を上回る検出性能を示した.