ICPアルゴリズムによる顔の3次元モーフィングモデルの自動生成とその応用

摘要

顔の3次元的な姿の多様性を少数のパラメータで表現する3次元モーフィングモデルは，顔を3次元計測して得られるデータに主成分分析を適用することによって得られる．その構築を自動化するための重要な課題は，個々の顔を3次元計測して得られる距離画像間での位置合わせと双方の対応関係を検出することによって，顔の持つ形状を多次元ベクトルとして表現することである．本論文では，ICP（Iterative Closest Point）アルゴリズムを用いて顔の多次元ベクトル化を実現する手法を提案する．そして本手法の有効性を，カラー情報を用いた特徴点間の対応付けによって多次元ベクトルを求める従来法と比較して，得られた多次元ベクトルを用いた個人識別実験の結果によって検証する．また，3次元モーフィングモデルの応用の一例として，顔が与える性差に関する印象を操作した結果を示す.