著者らは，過去にSIFT特徴と色特徴を組み合わせた局所特徴を用いて大域的構造検出を行うことにより，顔イラストから高精度に特徴点を抽出する手法を提案し評価した．本稿においては，さらなる精度向上を目指し，従来手法で用いていたSIFT特徴に代わりSURF特徴を用いる手法を提案する．1024×1024画素の解像度の2次元顔イラストを用いた実験の結果，1点あたりの誤差を瞳孔間距離比率で5.01%とでき，従来法より大幅に削減できることが示された．さらに，3種類の正解モデルを用いた実験の結果，1点あたりの誤差を瞳孔間距離比率で約1.1%以下にすることが可能であり，提案手法が3次元顔モデルの変形に有効であることが確認できた．
