単眼カメラで姿勢変動にロバストな顔認識を行うためには、任意視点の顔画像を認識辞書として登録する手法が有効である。本稿では、連続的に撮影された複数視点の顔面懐から顔の3次元形状復元を行い、任意視点の顔画像を生成する手法を提案する。本手法では、多視点画像からの顔の特徴点追跡にActive Appearance Model を使用し、因子分解法を用いて3次元形状復元することでユーザーごとの3次元顔モデルを生成する。得られた3次元顔モデルから任意視点画像を生成するため、大きな向き変動のある顔画像も生成することが可能である。本稿では、生成した任意視点顔画像と様々な方向から実際に撮影された顔画像とで評価実験を行い、本手法の有効性を示す。%Registrating multiple view face images is an effective way of improving the robustness of face recognition against pose variations. This paper proposes a method that generates multiple view face images based on 3D face reconstruction from one image sequence. The proposed method constructs a 3D face model from the Active Appearance Model in the facial feature tracking stage and the factorization method for 3D shape reconstruction. The constructed 3D face model allows many face images with large pose variation to be generated easily. Experiments using the generated face images and real images show the effectiveness of the proposed method.
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