3次元顔形状分析の研究

ARMA 3 CG分野と両翼を担う森島研のコアプロジェクトの1つです。3次元顔形状推定技術の大幅な進歩に支えられ”Future Cast System”は、非常に身近な技術に発展しました。正面顔画像1枚から事前知識に基づいて顔形状推定する手法に端を発し、動画像から得られるスパースな特徴点の動きからStructure-from-Motionによって3次元座標を復元し、2次元正面画像の特徴点と併用することによって大幅な奥行推定性能改善を果たしました。現在は、さらにShape-from-shadingとの併用によって点の情報よりも情報量が多い面の情報を活用したり、斜めの顔のシルエットの曲線情報のみを用いて正面の顔を再現するなどさらなる高い目標をめざして研究を推進しています。

精度の高い顔認証システムや表情合成を実現するために、顔の3次元形状復元結果に基づく顔向き補正の研究や、表情変化時の顔の絶体位置推定のための頭蓋骨の頭部へのフィッティングはホットなテーマとなっています。本プロジェクトでは、この頭部への骨格フィッティング結果からリアルな肥痩シミュレーションを実現する研究、顔の特徴点抽出を高精度かつ小さなデータベースで実現する新しい手法の提案、自動車運転時のビデオ画像から眠気の初期段階を精度よく検出する手法など、特に人物の顔画像における個性の表現とは何かに拘りつつ、個性を保持したまま年齢や体格などの属性をリアルに変化させる方法に取り組んでいます。

本研究プロジェクトは、平成26年度採択の文部科学省科研費補助金のサポートによって推進しています。また、平成25年度より沖電気工業の共同研究テーマとして実施されています。

• 期間：平成26年度(2014)－平成28年度(2016)
• 補助事業名：文部科学省 科学研究費補助金
• 課題名：個人特徴を表現可能な動画像に基づくフォトリアルな顔の分析・合成の研究
• 配分額：12,500千円

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