抄録
本論文では，高速化および高精度化を目的とした新たな顔特徴点検出手法を提案する．提案手法は，形状回帰モデルと呼ばれる多段構造の顔特徴点検出手法に基づくものである．従来の形状回帰モデルにおいて，顔特徴点検出のための特徴量は経験的に設計されており，多段構造を持つ形状回帰モデルの全体構造の最適化は考慮されていないという問題点が存在する．そこで我々は，特徴量の設計においてSIFT記述子に着目し，形状回帰モデルに適した特徴量の選択を行うとともに，形状回帰モデルの全体構造を適応的に設計することで推定精度が向上することを示す．さらに，入力画像の輝度勾配の積分画像を用いることで，提案手法は高速動作が可能であることを明らかにする．実験では，顔特徴点検出のデータセットを用いて推定精度を評価するとともに，従来手法と比較することで，提案手法の有効性を検証する．
