Constrained Local Modelを用いた特徴点検出

抄録

顔画像から目や鼻、口などの特徴点を正確に検出することは、読唇技術や表情認識技術などで重要である。本研究室ではこれまでActive Appearance Model（AAM）を用いた読唇に取り組んできた。話者毎に顔モデルを構築することで高精度に特徴点を検出することができたが、不特定話者に対しては精度が低い問題があった。そこで、本研究では不特定話者での特徴点検出に有効といわれるConstrained Local Model（CLM）を用いた特徴点検出の精度を検証する。CLMは局所的に特徴点を検出する手法で、照明変動にも強いといわれている。公開顔データベースBioIDを用いて、CLMに有効的な特徴量や識別器の検証およびAAMとの特徴点検出精度を比較する。