形状計測と機能認識の並列協調処理による非剛体物体のモデル獲得

通过形状测量和功能识别的并行协同处理获得非刚性物体的模型

基本信息

批准号：
15700149
负责人：
諸岡健一
金额：
$ 1.92万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,3次元非剛体物体の機能とそれにより生じる形状変形の因果関係に着目し,形状計測器と機能認識器を有機的に結合したシステムによって,形状情報と機能情報を持つ3次元物体モデルを生成することを目的とする.平成17年度は,ステレオ視による形状計測精度の向上のため,予め与えられた顔に関する情報と,その情報と画像から得られる特徴量を有機的に結合することによる顔形状計測法の構築を目指した.まず,計算機に与える顔情報の構築を行った.レンジファインダによって複数人の顔形状データを獲得する.この形状データは,顔の表面上の点データである.顔形状を復元するために,形状変形可能な可変モデルを用いて,そのモデルを点データに当てはめることで顔形状モデルを生成する.本研究では,新たな可変モデルであるActive Mesh Model (AMM)を導入した.これによって,ある点データと,可変モデルの頂点を対応付けることで,顔モデル間の対応関係を容易に得られる.そこで,全顔形状データより,AMMを使って各顔モデルを生成する.複数人の顔形状データの分布を表す固有顔空間と,目尻・目頭・口などの顔の特徴点の分布を表す特徴点固有空間を作成する.これら二種類の固有空間を用いたステレオ視による顔形状計測法を構築した.2台のカメラから取得した2枚の画像から,特徴点を抽出し,それを特徴点固有空間へ投影することで,大まかな形状を求める.固有顔空間と,先ほど推定した形状を事前情報としたMAP推定によって,顔形状を推定する.上記手法により実験した結果,ステレオ視のみの手法と比べ,形状復元精度の向上が見られた.しかし,形状復元精度が特徴点の数に依存する問題がある.したがって,今後の課題として,少数の特徴点の場合でも頑強な形状推定法の構築が挙げられる.更に,様々な顔の表情に対して本手法を拡張する必要がある.

在这项研究中，我们关注三维非刚性物体的功能与所得形状变形之间的因果关系，并旨在使用形状信息和功能信息，使用系统使用系统结合形状测量仪器和功能识别器的系统生成三维对象模型。在2005年，为了使用立体声视觉提高形状测量的准确性，我们旨在通过有机地组合有关从信息和图像获得的给定面部和特征的信息来构建面部形状测量方法。首先，我们构建了提供给计算机的面部信息。我们使用测距仪为多个人获得了面部形状数据。此形状数据是面部表面上的点数据。为了恢复面部形状，通过使用形状可变形模型将模型拟合到点数据来生成脸型模型。在这项研究中，我们创建了一个新的变量模型，即活动网格模型。（AMM）引入了。通过将某个点数据与可变模型的顶点相关联，很容易获得面部模型之间的对应关系。因此，从完整的脸型数据中，每个面部模型都是使用AMM生成的。代表多人面部形状数据分布的本本特征空间，以及一个特征点特征空间，代表面部特征点的分布，例如眼睛的外角，眼睛的内角和嘴。构建了使用这两种类型的特征空间的面部形状测量方法。从两个摄像机获得的两个图像中提取特征点，并将其投影到特征点特征空间，我们获得了粗糙的形状。使用本本特征空间和地图估计估算面部形状，使用前面估计为预先信息的形状。使用上述方法的实验表明，与立体视觉方法相比，形状恢复精度已提高。但是，存在形状恢复精度的问题取决于特征点的数量。因此，即将来临的挑战是为少量特征点创建强大的形状估计方法。此外，有必要将此方法扩展到各种面部表情。