このLearn OpenCVってサイト、勉強になるね。OpenCVとDlibを使って平均顔を作成するチュートリアルを見つけた。
Average Face : OpenCV ( C++ / Python ) Tutorial
- Step 1 : Facial Feature Detection
- Step 2 : Coordinate Transformation
- Step 3 : Face Alignment
- Step 4 : Face Averaging
と、処理はモーフィングとかなり似たステップなんですね。
OpenCVで顔のモーフィングを実装する映画の視覚効果で初めてモーフィング技術が使われたのは映画「ウィロー」だとILMのドキュメンタリーで見た記憶がある。 まだ3DCGはもちろん、デジタルな視覚効果そのものが珍しかった1988年の映画だ。画像を変形させてシームレスに別の画像へ変化...
実際、モーフィングの中間状態は2つの顔の平均と言える。
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「平均顔」というと、文化人類学とかそっち系の研究でよく見かけるイメージ。
この記事によると、1878年にフランシス・ゴルトン(チャールズ・ダーウィンの従弟)が研究で平均顔を作ったのが最初なんだとか。
このサイトは顔を使って遊ぶ一連のチュートリアルがあって面白いですなぁ。
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- Facial Landmark Detection (顔のランドマーク検出)
- Delaunay Triangulation (ドロネー三角形分割)
- Face Morphing (顔のモーフィング)
- Face Swap (顔の入れ替え)
つい最近、OpenCVとDlibで顔の3次元的な姿勢を算出するチュートリアルも公開された。↓
http://www.learnopencv.com/head-pose-estimation-using-opencv-and-dlib/
http://qiita.com/TaroYamada/items/e3f3d0ea4ecc0a832fac
gazrっていうライブラリも存在する。
https://github.com/severin-lemaignan/gazr
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