Active Appearance Models(AAM)

勉強のためのメモ。
最近こちらの資料を見ていて、顔の器官を検出する手法っていっぱい研究されてるんだなぁ、と。



そして、器官の検出の手法って、トラッキングとニアリーのようで。



器官の追跡は、ただのオプティカルフロートラッキングではなくて、顔に適した幾何学的制約を設けて推定するアプローチが基本みたい。
よく聞くAAM(Active Appearance Models)は、ある特徴点群の配置を基本形状として、その基本形状からのAppearance(見え方)の変化(歪み)を表現したモデル。
ある人の顔をAAMでモデル化しておくと、その人の表情変化した顔に対して顔の見え方(Appearance)がどのように変化した(歪んだ)かを知る事ができる。
AAMの構造はシンプルで、顔の形(shape)と見え方(appearance)がそれぞれ単純な線形結合として表現されている。

【チュートリアル】 Active Appearace Models(入門編)
Iain Matthews:映画Avatarの顔表情キャプチャシステムを開発した研究者

関連記事

AR (Augmented Reality)とDR (Dim...

Accord.NET Framework:C#で使える機械学...

Google Colaboratoryで遊ぶ準備

OpenCVのfindEssentialMat関数を使ったサ...

BlenderでPhotogrammetryできるアドオン

OpenCV 3.3.0-RCでsfmモジュールをビルド

Super Resolution:OpenCVの超解像処理モ...

「ベンジャミン·バトン数奇な人生」でどうやってCGの顔を作っ...

Photogrammetry (写真測量法)

NeRF (Neural Radiance Fields):...

Alice Vision:オープンソースのPhotogram...

OpenGV:画像からカメラの3次元位置・姿勢を推定するライ...

openMVGをWindows10 Visual Studi...

Cartographer:オープンソースのSLAMライブラリ

OpenGVのライブラリ構成

OpenCV

R-CNN (Regions with CNN featur...

Iridescence:プロトタイピング向け軽量3D可視化ラ...

3D復元技術の情報リンク集

PGGAN:段階的に解像度を上げて学習を進めるGAN

OpenCV 3.1のsfmモジュールのビルド再び

Fast R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検出手...

スクラッチで既存のキャラクターを立体化したい

3Dスキャンに基づくプロシージャルフェイシャルアニメーション

機械学習手法『Random Forest』

第1回 3D勉強会@関東『SLAMチュートリアル大会』

写真に3Dオブジェクトを違和感無く合成する『3DPhotoM...

PyTorch3D:3Dコンピュータービジョンライブラリ

UnityでOpenCVを使うには?

TorchStudio:PyTorchのための統合開発環境と...

OpenCV 3.1から追加されたSfMモジュール

書籍『3次元コンピュータビジョン計算ハンドブック』を購入

iPadをハンディ3Dスキャナにするガジェット『iSense...

PeopleSansPeople:機械学習用の人物データをU...

cvui:OpenCVのための軽量GUIライブラリ

OpenCVで動画の手ぶれ補正

第25回コンピュータビジョン勉強会@関東に行って来た

Digital Emily Project:人間の顔をそっく...

Regard3D:オープンソースのStructure fro...

SSII 2014 デモンストレーションセッションのダイジェ...

書籍『OpenCV 3 プログラミングブック』を購入

GoogleのDeep Learning論文

コメント