顔画像処理技術の過去の研究

最近、コンピュータビジョンの歴史を追いかけています。KinectとかIntel Real Senseでも当然のようにSDKに搭載されている認識系技術だけど、そのバックグラウンドを知りたいのだ。

2009年までのまとめ↓
顔画像処理技術の研究動向と応用事例

画像処理技術

検出

画像の中から漏れなく誤りなくリアルタイムで顔の位置を検出する技術。動画処理時にはトラッキングも必要。
ViolaとJonesによるHaarタイプの特徴量を用いた高速顔検出手法をベースとして多くの改善手法が提案されている。

顔特徴点検出

顔の性別、年齢を含めた属性推定や個人識別を行うために、顔の各器官の特徴点の検出を行う技術。
多種特徴点抽出に対応したCootesらのActive Shape Model(ASM)やActive Appearance Model(AAM)が有名。拡張・改良に関する提案多数。

顔認識

検出された顔特徴点位置に基づき、個人を特定するための個人特徴量を生成する技術。
検出された特徴点間の配置の関係や特徴点付近のローカルな特徴記述子に基づくFeature-basedアプローチと、顔全体の輝度情報に基づき各特徴点を3次元的に正規化した顔パタンの抽出を行うAppearance-basedアプローチに分けられる。

顔属性・表情推定技術

顔から性別、年齢などの属性を推定する技術、顔の向きや視線を測定する技術、顔の表情を推定する技術。

それ以後から急速に発展してたりして…


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