JP2002511620A - 人間の姿を与えたものを動画化するためのウェーブレットに基づく顔の動きの捕捉 - Google Patents
人間の姿を与えたものを動画化するためのウェーブレットに基づく顔の動きの捕捉Info
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Abstract
Description
タイムで発見、追跡、かつ分類して、人の姿を与えたもの(avatar、分身)を動
画化するグラフィックスエンジンに入力する、視覚に基づく動き捕捉システムに
関する。
にするには魅力的な方法である。しかしながら、一般的に、既存の共有環境では
、ユーザを具体化するすなわちユーザの表情またはジェスチャーをそのユーザの
分身に与えユーザに似たものにするのに十分な質で顔の特徴は検知されていない
。高品質で顔の特徴を検知することは非常に有利である。なぜなら、顔によるジ
ェスチャーは、コミュニケーションの根本的手段であるからである。したがって
、ユーザを具体化することによって、仮想空間の魅力は増大する。
用いる。顔の動きを捕捉するためにマーカを使用することは煩わしいもので、一
般的にはマーカの使用によって顔の動き捕捉の用途は映画の制作といったコスト
のかかる応用に限定されてきた。
現する、視覚に基づく動き捕捉システムである。本発明はこの必要を満たす。
の方法において実施される。顔の検知の結果を用いて、人間の姿を与えたもの(
分身)の画像を動画化することができる。この分身装置は、モデルグラフおよび
バンチグラフに基づく画像処理技術を使用する。このモデルグラフおよびバンチ
グラフは、画像の特徴を、容易に識別可能な特徴に対応する顔の画像のランドマ
ークにおけるウェーブレット変換からなるジェットとして、効率的に表現する。
この検知システムにより、ある人物の自然な特性を、その人物の自然な特性を妨
害する不自然な要素を伴なわずに追跡することができる。
ト変換を用いて各画像フレームを変換し、変換された画像フレームを生成する。
変換された画像フレームへの、モデルグラフのウェーブレットジェットに関連す
るノードロケーションの初期化は、モデルグラフを変換された画像フレームを横
切るように動かし、モデルグラフを、ノードロケーションのウェーブレットジェ
ットと変換された画像フレームとの間のジェット類似度が最大である、変換され
た画像フレームにおけるあるロケーションに配置することによって行なわれる。
モデルグラフの1以上のノードロケーションのロケーションを画像フレーム間で
追跡する。追跡されたノードは、そのノードの位置が画像フレーム間の予め定め
られた位置制約を超えてずれた場合に、再初期化される。
の弾性バンチグラフマッチングに基づき得る。また、顔の画像の解析のためのモ
デルグラフは、人間の顔の目立つ特徴に関連する複数のロケーションノード(た
とえば18)を含み得る。
付の図面と関連づけて検討することにより明らかになるはずであり、この図面は
例として本発明の原理を示している。
づいて、人間の姿を与えたもの(分身)の画像を生成しかつ動画化するための装
置および関連の方法において実施される。この分身装置は、画像の特徴をジェッ
トとして効率的に表現するモデルグラフおよびバンチグラフに基づく画像処理技
術を利用する。このジェットはウェーブレット変換からなり、容易に識別可能な
特徴に対応する画像のノードまたはランドマークロケーションにおいて処理され
る。ノードを獲得して追跡し、人物の顔の動きに従って、人間の姿を与えたもの
の画像を動画化する。また、顔の検知では、ジェット類似度を用いて人物の顔の
特徴および特性を判断するので、人物の自然な特性を、その人物の自然な特性を
妨害し得る不自然な要素を伴なわずに、追跡することができる。
、顔検知プロセス14と、データ通信ネットワーク16と、顔動画化プロセス1
8と、分身ディスプレイ20とを含む。撮像システムは、ある人物のライブビデ
オ画像信号を獲得しデジタル化することによって、画像フレームに組織されるデ
ジタル化されたビデオデータのストリームを生成する。デジタル化されたビデオ
画像データは、顔検知プロセスに与えられ、このプロセスは、各フレームにおけ
る、その人物の顔および対応する顔の特徴の場所を求める。顔検知プロセスはま
た、フレームからフレームへと顔の特徴の位置および特性を追跡する。追跡情報
をネットワークを介して1以上の遠隔場所に送り、この遠隔場所においてその情
報を受信し、グラフィックスエンジンを用いて分身ディスプレイに動画化された
顔の画像を生成することができる。動画化された顔の画像は、その人物の写真の
ように写実的なモデル、漫画のキャラクター、またはユーザに全く無関係の顔に
基づき得る。
細に示す。撮像システムは、ビデオ画像フレームのストリームを発生するデジタ
ルビデオカメラ22を用いて人物の画像を捕捉する。ビデオ画像フレームは、処
理のためにビデオランダムアクセスメモリ(VRAM)24に転送される。Matr
ox(登録商標)から入手可能なMatrox Meteor IIは、申し分ない撮像システムで
あり、これは、従来のCCDカメラによって生成されたデジタル化画像を発生し
、この画像をリアルタイムでフレームレート30Hzでメモリに転送する。画像
フレームは、VRAMおよびランダムアクセスメモリRAM30に結合された中
央処理装置(CPU)28を備える画像プロセッサ26によって処理される。R
AMは、プログラムコードおよびデータを記憶し、顔検知および分身動画化プロ
セスを実現する。
見し(ブロック32)、その特徴を追跡し(ブロック34)、必要に応じて特徴
追跡を再初期化する。顔の特徴を分類してもよい(ブロック36)。顔特徴プロ
セスは、顔の特徴の位置および分類に関連するデータを生成し、これが、顔動画
化プロセスとのインターフェイスに与えられる(ブロック38)。
きる。この弾性グラフマッチング技術では、捕捉された画像(ブロック40)を
、図5を参照して以下でさらに詳細に説明するウェーブレット変換を用いて、ガ
ボール空間に変換する(ブロック42)。変換された画像(ブロック44)は、
当初の画像の各画素につき、ウェーブレット成分を表わす40の複素値によって
表現される。次に、図7を参照して以下でさらに詳細に説明するモデルグラフの
ハードコピーを、変換された画像の上の、変化するモデルノード位置に位置決め
し、最適類似度の位置を発見する(ブロック46)。最適類似度の探索は、モデ
ルグラフを画像の左上隅に位置決めし、ノードにあるジェットを抽出し、画像グ
ラフとモデルグラフとの間の類似度を求めることによって行なうことができる。
この探索は、モデルグラフを、画像の左上隅から始めて左から右へとスライドさ
せることによって続けられる(ブロック48)。顔のおおよその位置がわかると
(ブロック50)、ノードを個別に動かして弾性グラフ歪みを導入する(ブロッ
ク52)。うまくマッチングする場所を求めるために、位相の影響を受けない類
似度関数を用いる(ブロック54)。次に、位相の影響を受ける類似度関数を用
いて、正確にジェットの場所を求める。その理由は、位相がジェットの小さな変
位の影響を大きくうけるからである。位相の影響を受けない類似度関数および位
相の影響を受ける類似度関数については、図5−8を参照して以下で説明する。
なお、図4では当初の画像に関するグラフが示されているが、モデルグラフの移
動およびマッチングは、実際には変換された画像に対して行なわれる。
ウェーブレットを用いて処理すると畳込みの結果が生じる。ガボールに基づくウ
ェーブレットは、ガウスエンベロープにより変調された2次元の複合波フィール
ドからなる。
本来kの上に示されるものである。以下の表記も同様。)の平面波であり、波長
に対するその大きさは、σによりパラメータ化される。括弧内の項はDC成分を
除去する。波数ベクトルkの振幅は以下のようにして選択できる。式中νは所望
の空間解像度に関連する。
ーブずつ異なる)および各解像度レベルでの配向が8の離散階層構造において(
例として図8参照)サンプリングすることにより、サンプリングされた画像ポイ
ント各々に対し40の複素値を生成する。(実成分および虚成分は平面波の正弦
および余弦相を指す。)k−空間におけるサンプルは、インデックスj=1、…
、40で指定され、1つの画像ポイントを中心とするすべてのウェーブレット成
分は、図6に示すジェット60と呼ばれるベクトルとみなされる。各ジェットは
、x→を囲む領域の局所的な特徴を記述する。サンプリングの際の密度が十分で
あれば、画像を、サンプリングされた周波数によりカバーされる帯域内のジェッ
トから再構成できる。このように、あるジェットの各成分は、画像のポイント(
x,y)で抽出されたガボールウェーブレットのフィルタ応答である。
テクストでは顔)。この番号で示されたグラフのノード64は、物体上のポイン
トを指し、ジェット60として示される。グラフのエッジ66は、ノード間の距
離ベクトルで示される。ノードおよびエッジはグラフトポロジーを定める。トポ
ロジーが等しいグラフを比較することができる。2つのジェットの絶対成分の正
規化ドット積が、ジェット類似度を定める。この値はコンラストの変化と無関係
である。2つのグラフ間の類似度を計算するために、グラフ間の対応するジェッ
トの類似度に対して和を取り入れる。
を図7に示す。グラフにおいて数字がつけられたノードは以下のロケーションを
有する。
これは上記のグラフと似ているが、各ノードに対しジェットを1つだけ設ける代
わりに、ジェットのバンチ(束)全体72(バンチジェット)を各ノードに設け
る。各ジェットは異なる顔の画像から得られる。バンチグラフを形成するために
、顔の画像のコレクション(バンチグラフギャラリー)を、頭の規定された位置
のノードロケーションでマークする。この規定された位置はランドマークと呼ば
れる。バンチグラフと画像とのマッチングの際、画像から抽出されたジェットを
、バンチグラフに添付された対応するバンチにおけるすべてのジェットと比較し
、最もよくマッチングしているもの1つを選択する。このマッチングプロセスは
、弾性バンチグラフマッチングと呼ばれる。バンチグラフは、慎重に選択したギ
ャラリーを用いて構成されると、局所的性質が大きく異なる多岐にわたる顔、た
とえば、男性および女性の顔のサンプルならびに年齢または人種の異なる人々の
サンプルをカバーする。
る場所が見つかるまで、グラフを移動させ、スケーリングし、歪ませる(バンチ
ジェット内で最も適合するジェットは、ノードの現在の位置で画像から抽出され
たジェットに最も類似する)。顔の特徴は顔ごとに異なるため、グラフはこのタ
スクに対してより一般的に作成される。たとえば、各ノードには、10から10
0の個々の顔から取り入れた、対応するランドマークのジェットが割当てられる
。
似度関数が用いられる。ジェットJ→の成分が振幅および位相ψjを用いた形式
で書かれる場合、2つのジェットJ→およびJ′→の類似度に対する一方の形式
は、以下のような、振幅ベクトルの正規化されたスカラ積である。
グラフマッチング中に2つのジェットを比較するとき、これらの類似度をdに関
して最大化し、ジェット位置の正確な判断を行なう。双方の類似度関数を用いる
が、最初にグラフのマッチングを行なうときには位相の影響を受けない方(これ
は相対的位置とともに滑らかに変化する)が好まれることが多く、ジェットを正
確に位置決めするときには位相の影響を受ける方が好まれることが多い。
わたって追跡する。本発明の追跡技術により、ある特徴またはノードの追跡に失
敗したかどうかを検出しそのノードに対する追跡プロセスを再初期化する追跡修
正方法を用いることによって、長いフレームシーケンスにわたって強力な追跡を
行なうことができる。
ンドマーク発見方法(ブロック80)を用いて画像I_nでランドマークを発見
する、または、追跡プロセスを用いて画像I_(n−1)からI_nへとノード
を追跡することによりわかる。次にこのノードを、いくつかの技術のうち1つに
よって、画像I_(n+1)における対応する位置X_(n+1)まで追跡する
(ブロック82)。以下で説明する追跡法により、有利に高速な動きに対処する
ことができる。
応するノード位置X_(n+1)に対する探索は、動き予測子により発生した位
置で開始される。速度が一定であると仮定して、先行する2つのフレーム間での
ノードの変位を表わすディスパリティベクトル(X_n−X_(n−1))を計
算する。ディスパリティまたは変位ベクトルD_nを位置X_nに加算して、ノ
ード位置X_(n+1)を予測することができる。この線形動きモデルは、一定
速度の動きに対処するのに特に好都合である。線形動きモデルはまた、追跡され
ている物体の加速度と比較してフレームレートが高い場合に優れた追跡をもたら
す。しかしながら、フレームレートが画像シーケンスにおける物体の加速度と比
較して低すぎれば、線形動きモデルの性能は低い。動きモデルがこういった条件
下で物体を追跡するのは困難であるため、フレームレートのより高いカメラを用
いることが推奨される。
における誤差の累積につながり得る。したがって、線形予測を減衰定数f_Dを
用いて減衰することができる。結果として得られる、予測された動きベクトルは
、D_n=f_D*(X_n−X_(n−1))である。適切な減衰定数は0.
9である。先行するフレームI_(n−1)がない場合、たとえば、ランドマー
ク発見直後のフレームに対し、予測される動きベクトルは0と等しくなるように
設定される(D_n=0)。
れる。当初の画像解像度を用いる代わりに、画像を2から4倍にダウンサンプリ
ングして画像のガウスピラミッドを作成する。4レベルの画像ピラミッドは、結
果として、最も粗いレベルにおいて3画素のみとして表わされている最も精細な
当初の解像度レベルに対し24画素の距離をもたらす。ピラミッドのいずれかの
レベルでジェットを計算および比較することができる。
ベルで行ない次に最も精細なレベルに移る。ジェットは、上記のように減衰され
た線形動き予測X_(n+1)=(X_n+D_n)を用いて、位置X_(n+
1)の実際の画像フレームI_(n+1)の最も粗いガウスレベルで抽出され、
先行する画像フレームの最も粗いガウスレベルで計算した対応するジェットと比
較される。これらの2つのジェットから、ディスパリティを求める、すなわちX
_(n+1)から、先行するフレームからのジェットに最もよく対応する位置ま
でを指し示す2次元ベクトルを求める。この新しい位置がX_(n+1)に割当
てられる。このディスパリティ計算については、以下でさらに詳細に説明する。
最も粗いガウスレベルの位置X_(n+1)に対応する、実際の画像(2*X_
(n+1)である)の次に精細なガウスレベルの位置が、この次に精細なレベル
のディスパリティ計算についての開始点である。この点で抽出されたジェットは
、先行する画像フレームの同じガウスレベルについて計算された対応するジェッ
トと比較される。このプロセスは、最も精細な解像度レベルに達するまで、また
は、先行する画像の位置に対応するノードの位置を求めるのに特定されたガウス
レベルに達するまで、すべてのガウスレベルに対して繰返される。
方のレベル94は上であり、精細な方のレベル96は下である。各ジェットは2
つの周波数レベルに対するフィルタ応答を有すると仮定される。粗い方のガウス
レベルの位置X_(n+1)=X_n+D_nで始めて、最低周波数ジェット係
数のみを用いた第1のディスパリティ移動により位置2に至る。双方の周波数レ
ベルのすべてのジェット係数を用いた第2のディスパリティ移動により位置3に
至り、これはこのガウスレベルの最終位置である。精細な方のガウスレベルの位
置1は、座標が2倍の粗い方のレベルの位置3に対応する。ディスパリティ移動
シーケンスは繰返され、最も精細なガウスレベルの位置3が、追跡されたランド
マークの最終位置である。追跡をより正確にするために、ガウスおよび周波数レ
ベルの数を増やしてもよい。
のガウスレベルにおけるジェットをこの位置で計算する。追跡されたノードを表
わす、先行するフレームに対して計算されたジェットの記憶されたアレイを、現
在のフレームに対して計算されたジェットの新規のアレイと置き換える。
い方のレベルにおける画素に関しノードの移動が当初の画像におけるものよりも
遥かに小さく、これによって、大きな画像領域において徹底的に探索を行なう代
わりに局所的な移動のみを行なうことによって追跡が可能になる。第2に、ジェ
ット成分の計算が低周波数に対して非常に速い。なぜなら、この計算は、当初の
解像度の画像の大きなカーネルウィンドウに対してではなく、ダウンサンプリン
グされた画像の小さなカーネルウィンドウを用いて行なわれるからである。
、対応レベルを顔の実際の大きさに依存して選択してもよい。ガウス画像ピラミ
ッドの大きさも、追跡プロセスを通して変更できる。すなわち、この大きさを動
きが速くなったときに大きくし動きが遅くなったときに小さくできる。典型的に
は、最も粗いガウスレベルの最大ノード移動は4画素に制限される。なお、動き
予測は最も粗いレベルで行なわれることが多い。
ベクトル)の計算について次に説明する。連続する2つのフレーム間の変位を計
算するために用いるある方法は、本来、D. J. FleetおよびA. D. Jepson, Compu
tation of component image velocity from local phase information, Interna
tional Journal of Computer Vision, volume 5, issue 1, pages 77-104, 1990
、ならびに、W. M. TheimerおよびH. A. Mallot, Phase-based binocular verge
nce control and depth reconstruction using active vision, CVGIP: Image U
nderstanding, volume 60, issue 3, pages 343-358, November 1994に基づき、
ステレオ画像におけるディスパリティ推定に対して開発されたものである。
計算する(Wiskott, L.,“Labeled Graphs and Dynamic Link Matching for Fac
e Recognition and Scene Analysis”, Verlag Harri Deutsch, Thun-Frankfurt
am Main, Reihe Physik 53 (PhD thesis, 1995))。振幅ajおよび位相jに関
しj番目のガボールフィルタへの応答Jを書くことにより、類似度関数を以下の
ように定めることができる。
、dに関する類似度Sを最大化することによって発見でき、kjはJjを発生する
フィルタと関連する波数ベクトルである。dの推定は、小さな変位、すなわちガ
ボールジェットの大きな重なりのみに対して正確であるため、大きな移動ベクト
ルは第1の推定のみとして扱われ、このプロセスは以下の態様で繰返される。最
初に、最も周波数レベルの低いフィルタ応答のみを用いて第1の推定d_1が生
まれる。次に、この推定を実行し、ジェットJをジェットJ′の位置X′により
近い位置X_1=X+d_1で再計算する。次に、2つの最も低い周波数レベル
を変位d_2の推定のために用い、ジェットJを位置X_2=X_1+d_2で
再計算する。これは、用いた最大周波数レベルに達するまで反復され、2つの開
始ジェットJおよびJ′間の最終ディスパリティdが、d=d_1+d_2+…
として与えられる。このようにして、最低周波数のカーネルの波長の半分まで変
位を計算することができる(先のWiskott、1995参照)。
で抽出してもよい(すなわち畳込みによって計算してもよい)。その結果、シス
テム的な丸め誤差が生まれる。このサブピクセル誤差Δdを補償するために、複
合ガボールフィルタ応答の位相を以下に従いシフトする必要がある。
うに見えるであろう。このように、ガボールジェットを、さらなる丸め誤差を考
慮せずに、サブピクセル精度で追跡できる。なお、ガボールジェットは画像処理
において実質的な利点をもたらす。その理由は、サブピクセル精度の問題は他の
ほとんどの画像処理方法において対処がより困難なためである。
かどうかを判断することによって検出できる(図9のブロック84)。類似度(
または信頼度)の値Sを計算して、2つの画像フレームにおける2つの画像領域
がいかにうまく対応しているかを、連続する画像フレーム間のノードの変位の計
算と同時に、示すことができる。典型的には、信頼度の値が1に近いことは、対
応度の高いことを示す。信頼度の値が1に近くなければ、画像において対応する
ポイントが発見されていないか(たとえばフレームレートが動いている物体の速
度と比較して低すぎるため)、または、この画像領域があるフレームから次のフ
レームへとあまりにも大幅に変化しているため対応性をうまく定めることができ
ないかである(たとえば瞳を追跡するノードに対し瞳が閉じられる)。信頼度の
値があるしきい値よりも低いノードはスイッチオフされる。
86)。同時に多くのノードが追跡される場合、ノードの幾何学的構成が一致し
ているかどうかについて検査される。このような幾何学的制約はかなり緩やかで
よい。たとえば、顔の特徴を追跡するとき鼻は目と口との間になければならない
といったことである。代わりに、こういった幾何学的制約はかなり厳しいもので
もよい。たとえば、追跡される顔の正確な形状情報を含むモデルといったもので
ある。この中間の精度に対しては、制約は平面モデルに基づくものである。平面
モデルでは、顔グラフのノードは平面にあると仮定される。正面図で始まる画像
シーケンスについては、追跡されるノード位置を、アフィン変換により実際のフ
レームに変換される正面グラフの対応するノード位置と比較することができる。
最適アフィン変換の6つのパラメータが、ノード位置における最小二乗誤差を最
小にすることによって発見される。追跡されたノード位置と変換されたノード位
置との間のずれがしきい値と比較される。しきい値よりもずれの大きいノードは
スイッチオフされる。アフィン変換のパラメータを用いて、姿勢および相対的な
スケール(開始グラフと比較したもの)を同時に求めることができる(ブロック
88)。このように、この大まかな平面モデルによって、追跡誤差が予め定めら
れたしきい値よりも大きくなることが確実になくなる。
なる姿勢を含むバンチグラフを有利に用いて正しい位置で再び活性化し(ブロッ
ク90)、修正された位置から追跡を続行することができる(ブロック92)。
追跡されたノードがスイッチオフされた後、システムは、姿勢に固有のバンチグ
ラフが存在する予め規定された姿勢に達するまで待ってもよい。それ以外の場合
は、正面のバンチグラフのみが記憶されているならば、システムは、正面の姿勢
に達するまで待って追跡誤差を修正しなければならない。記憶されたジェットの
バンチを適合位置を囲む画像領域と比較してもよい(たとえば平面モデルからの
もの)。これは追跡と同じ態様で作用するが、異なる点は、先行する画像フレー
ムのジェットとの比較の代わりに、比較は例のバンチのジェットすべてについて
繰返され最も似ているものが取込まれることである。顔の特徴はわかっているの
で、たとえば、実際の姿勢、スケールおよび大まかな位置までもわかっているの
で、グラフマッチングまたは画像における徹底的な探索および/または姿勢空間
は不要であり、ノード追跡修正をリアルタイムで行なうことができる。
不要である。なぜなら、画像面における回転およびスケールは、局所的画像領域
またはバンチグラフのジェットの変換を図11に示すように行なうことにより、
考慮されているからである。正面の姿勢に加え、深さにおける回転に対してのみ
バンチグラフを作成する必要がある。
ィティが同じであるという事実を利用して、高めることができる。したがって、
最初の学習セッションでは、人物の最初のシーケンスに、正面の顔の表情の全レ
パートリーを表わしている人物を与える。この最初のシーケンスを、異なる多く
の人物に関する知識を含む大きな一般化されたバンチグラフに基づき上述の追跡
および訂正方法を用いて、精度高く追跡することができる。このプロセスをオフ
ラインで行ない、個人別にされた新たなバンチグラフを生成することができる。
次に、個人別にされたバンチグラフを用いて、この人物をリアルタイムで高速レ
ートで追跡できる。なぜならば、個人別にされたバンチグラフは一般化された大
きなバンチグラフよりも遥かに小さいからである。
もできる。部分バンチグラフは、全バンチグラフのノードのサブセットのみを含
む。このサブセットの大きさは1つのノードぐらいでしかない。
族を利用する。1つの族内の異なるグラフは、頭の、異なる姿勢および/または
スケールを説明する。ランドマーク発見プロセスは、画像における頭の姿勢また
は大きさを求めるために、その族からの各バンチグラフを入力画像とマッチング
させようとする。こうした姿勢推定手順の一例が図12に示される。この姿勢推
定の第1ステップは、通常のランドマーク発見のものと等しい。画像(ブロック
98)は、グラフ類似度関数を用いるために、変換される(ブロック100およ
び102)。次に、1つだけではなく、3つのバンチグラフの族を用いる。第1
のバンチグラフは正面の姿勢の顔のみを含み(上記の正面図と等しい)、他の2
つのバンチグラフは4分の1だけ回転させた顔を含む(一方が左への回転を表わ
し、他方が右への回転を表わす)。先のように、グラフ各々に対する初期位置は
左上隅にあり、グラフの位置は画像においてスキャンされ、ランドマーク発見後
最も高い類似度を戻す位置およびグラフが選択される(ブロック104−114
)。
ロック116)。画像において与えられた姿勢に最もよく対応しているグラフは
類似度が最も高い。図12において、左に回転させたグラフは、類似度によって
示されるように最もよく適合している(ブロック118)。像における顔の解像
度および回転の角度に応じて、正しいグラフおよび他の姿勢に対するグラフの類
似度は、変化し、グラフを規定した2つの姿勢間のおよそ中間に顔があるときに
、非常に近くなる。より多くの姿勢に対してバンチグラフを作成することにより
、姿勢推定手順がより精細になり、これにより、他の方向(たとえば上または下
)への頭の回転およびハンドル回転のより多くの角度が識別される。
、各々がスケールの異なる2または3の異なるバンチグラフを用いてもよい。画
像における顔は、最高のものを顔の画像に戻すバンチグラフと同じスケールを有
すると仮定される。
姿勢に適合させた複数のバンチグラフを用いることもできる。しかしながら、こ
の3次元方策は3次元空間で規定されるバンチグラフ1つのみを用いる。3次元
グラフのジオメトリは、平均的な顔または頭のジオメトリを反映する。回転度数
の異なる数人の人物の顔の画像からジェットを抽出することにより、3次元バン
チグラフを作成する。これは、2次元方策と似ている。次に各ジェットを3つの
回転角度でパラメータ化する。2次元方策のように、ノードは頭の面の基準点に
位置する。次に、3次元グラフの突起をマッチングプロセスで用いる。3次元方
策におけるある重要な一般化は、各ノードに、異なる姿勢に適合するバンチジェ
ットのパラメータ化された族を設けることである。第2の一般化は、グラフが画
像面での変換のみではなく3次元空間でユークリッド変換されることである。
ここでは初めにノードおよびカーネルの少ないグラフを用い、次に後続のステッ
プではより密度の高いグラフを利用する。粗から精への方策は、顔のある領域に
おける特徴ポイントの高精度の局所化が所望される場合に特に適している。この
ように、階層的方策を採用することによって、計算上の手間を省く。ここでは、
最初に粗い解像度についてランドマーク発見を行ない、次に、適合したグラフを
より高い解像度で検査して、ある領域をより精細に解析する。
こうすれば一旦粗い領域が発見されると、少数の子プロセスが並列に、各々が画
像全体のうちそれ自身の部分に対して作業を開始する。子プロセスの最後に、こ
れらプロセスはそれらが位置する特徴座標をマスタプロセスに送り、マスタプロ
セスは適切にこれらをスケーリングおよび組合せて当初の画像に適合するように
し、こうして計算の総時間が大幅に短縮する。
口の開きといった不適切な追跡誤差の表示に対応することができる。顔の特徴に
対応する、バンチグラフにおける異なるジェットに、たとえば目が開いている/
閉じている、口が開いている/閉じているなどの、ラベルを添付する。このラベ
ルを、現在の画像と比較して最も類似している、バンチグラフにおける対応する
ジェットとともに、コピーする。追跡誤差が検出されたかどうかにかかわらず、
ラベル追跡を連続してモニタする。このようにして、以下について、分類ノード
が追跡されたノードに添付される。
所すなわちノード位置に基づき、他方の情報源は特徴分類に基づく。特徴分類情
報は、テクスチャに一層基づいており、局所的画像領域を1組の記憶された例と
比較することにより、ノード位置のみに基づく特徴分類情報よりも、低い解像度
および追跡精度で機能し得る。
たものの、作成および動画化に適用できる。この人間の姿を与えたものは、一般
的な顔のモデルに基づく、または、ある人物に固有の顔のモデルに基づく。追跡
および顔の表情の認識を利用して、その人物の特徴を有するようにこの人間の姿
を与えたものを具体化できる。
い、広範囲にまたがる顔の特徴および/または表情を与えることができる。一般
的なモデルは以下の技術によって得ることができる。
イマージョンシステムにおいて用いるために、実物に似た、人間の姿を与えたも
のを作成する。サジタル平面および頭頂面から見た、個人の横顔情報を併合して
、人間の姿を与えたものを得る。
ータは校正プロセスを通して計算される)、正確な3次元測定を行なうことがで
きる。次に、個々の顔のモデルは、一般的な顔のモデルを、得られた3次元デー
タに適合させることによって得ることができる。ステレオアルゴリズムは非テク
スチャ領域に対する正確な情報を与えないので、活性テクスチャ光の投射を利用
する。
マーカの正確な3次元位置を計算する。次に3次元情報を用いて一般的なモデル
に適合させる。
、3次元デジタイザ。
次元測定値を抽出するアクティブ構成光。
are, Incが開発するもののようなもの)。
で個人の測定値を得ることができるものもあれば(顔は測定期間中所望の姿勢を
とっている)。一方で、サンプルの収集が必要であり使用するのに面倒なものも
ある。
顔の画像を用いて生成できる。顔の検知により、3次元頭モデルを効率的かつ強
力に生成できる。
図14に示すように、この特徴局所情報は、弾性バンチグラフ技術を階層的マッ
チングとともに用いて、自動的に顔の特徴を抽出することにより得ることができ
る。次に、特徴場所情報を組合せ(T. AkimotoおよびY. Suenaga, Automatic Cr
eation of 3D Facial Models, IEEE Computer Graphics & Applications, Pages
16-22, September 1993参照)、人物の頭の3次元モデルを生成する。一般的な
3次元頭モデルを適合させて、そのプロポーションが画像の測定値と関連するよ
うにする。最後に、側面および正面の画像を組合せ、人間の姿を与えたものに対
しよりよいテクスチャモデルを得る、すなわち、正面図を用いてモデルの正面を
テクスチャマッピングし、側面図をモデルの側面に対して用いる。顔の検知によ
りこの技術が向上する。なぜなら抽出された特徴をラベルづけし(既知のポイン
トは横顔において定められる)、2つの画像が同時に取込まれないようにするか
らである。
F.I.ParkeおよびK.Waters, Computer Facial Animation, A K Peters, Ltd., We
llesley, Massachusetts, 1996)。
る。次に幾何内挿をキーフレーム間で用いて動画化を行なう。このようなシステ
ムは、性能に基づく(または性能により駆動される)モデルと呼ばれることが多
い。
ピングし次にこれを用いてモデルを駆動する。
ル。
像間で2次元モーフィングを用い、2次元動画を生成する。1組のランドマーク
を識別しこれを用いてシーケンスの2つの画像間のワープを行なう。このような
技術は3次元に拡張できる(F.F.Pighin, J.Hecker, D.Lischinski, R.Szeliski
,D.H.Salesin, Synthesizing Realistic Facial Expression from Photographs,
SIGGRAPH 98 Conference Proceedings, pages 75-84, July 1998参照)。
動画化プロセスを向上させる。抽出された特徴を用いて、キーフレーミングおよ
び内挿モデルの場合は表情を内挿し、または、直接パラメータ化モデルまたは擬
似筋肉または筋肉モデルの場合はパラメータを選択できる。2次元および3次元
モーフィングの場合は、顔検知を用いて、自動的に顔の特徴を選択し、幾何学的
変換を行なうのに適切な情報を与える。
、図15に関連付けて示される。訓練相の間、個人は、一連の予め定められた顔
の表情をするようにされる(ブロック120)。検知を用いて特徴を追跡する(
ブロック122)。予め定められた場所で、ジェットおよび画像パッチを種々の
表情に対して抽出する(ブロック124)。顔の特徴を囲む画像パッチは、これ
らの特徴から抽出したジェット126とともに集められる。これらのジェットを
後で用いて、顔の特徴128を分類またはタグづけする。これは、これらのジェ
ットを用いて、個人別のバンチグラフを生成し、上記のような分類法を適用する
ことによって、行なわれる。
ムは、すべての画像パッチ128とともに、顔全体130(「顔フレーム」)の
画像から画像パッチにおいて示された部分をマイナスしたものを、遠隔場所に送
る(ブロック132および134)。動画化エンジンのためのソフトウェアも送
る必要がある。次に、検知システムは、ユーザの顔を観察して、顔の検知を適用
してどの画像パッチが現在の顔の表情に最も似ているかを判断する(ブロック1
36および138)。画像タグは遠隔場所に送られ(ブロック140)、動画化
エンジンが正しい画像パッチを用いて顔142を組立てることができるようにす
る。
いることができる。写実的にするためには、局所画像モーフィングが必要である
。なぜなら、動画は、画像の連続が検知によって与えられた通りに現れるという
意味において、不連続かもしれないからである。モーフィングは、画像空間にお
いて対応するポイントの線形内挿を用いて実現される。中間画像を作成するため
に、以下の等式を用いて線形内挿を適用する。
はi番目に内挿された画像で、1(i(2である。なお、プロセス効率のために、
画像内挿を、予め計算したPiおよびIiに対するハッシュ表を用いて実現できる
。用いるポイントの数および精度、それらの正確度、ならびに内挿された顔のモ
デルが、一般的に、結果として得られる画像の品質を決定する。
いて検出された表情に対応する画像の部分を集めることによって作成できる。し
たがって、こうして人間の姿を与えたものは、動画化を命令する人物に対応する
特徴を示している。したがって、初期化時、1組のクロッピングされた画像は、
追跡された顔の各特徴、および、結果として得られる、各特徴が除去された後の
画像としての「顔コンテナ」に対応する。動画化が開始され、前述のように、顔
の検知を用いて、送られる特定のタグを生成する。送られたタグと関連する画像
部分を選択することによりデコードが生じる。たとえば、「笑っている口」とい
うタグ146(図16)でラベルづけられた口の画像である。
ングの従来技術と統合した場合に、より進んだレベルで、人間の姿を与えたもの
を動画化できる。ボリュームモーフィングを行なうために、ノード位置のロケー
ションを用いてメッシュ150の制御ポイントを駆動する。次に、タグを用いて
動的に生成されたテクスチャ152をメッシュにマッピングし、実物に似た頭の
画像154を生成する。検知されたノード位置をメッシュの制御ポイントのドラ
イバとして用いる代わりに、タグを用いて局所的モーフィングターゲットを選択
する。モーフィングターゲットは、サンプルジェットを収集した対象の、顔の異
なる表情およびジェスチャに対して求められた、局所的メッシュ構成である。局
所的メッシュジオメトリはステレオ視覚技術によって求めることができる。モー
フィングターゲットの使用はさらに、以下の関連団体によって開発されている。
(J.R.Kent, W.E.Carlson, R.E.Parent, Shape Transformation for Polyhedral
Objects, SIGGRAPH 92 Conference Proceeding, volume 26, pages 47-54, Aug
ust 1992, Pighin et al, 1998参照)。
に示すように正しい唇の動きを合成するために顔の検知を音声解析と統合するこ
とである。リップシンク技術は特に、音声の結果として現われる唇の動きを、人
物の姿を与えたものにマッピングするのに役立つ。これはまた、視覚に基づく唇
の追跡に失敗した場合のバックアップとしても役立つ。
囲から逸脱することなく好ましい実施例を種々に変形できることが理解される。
本発明は前掲の特許請求の範囲によってのみ規定される。
びプロセスのブロック図である。
スのための、本発明に従う顔の特徴検知装置およびプロセスのブロック図である
。
のブロック図である。
を示すためのフロー図に写真を添付したものである。
を示す一連の画像である。
ト、画像グラフおよびバンチグラフの構成を示す、一連のグラフである。
る。
2つの図を含む。
跡するための追跡技術を示すフロー図である。
ド技術の図である。
顔の特徴の追跡を示した姿勢の角度対フレーム数のグラフを添付したものである
。
フロー図に写真を添付したものである。
れた目および口領域とともに示す概略図である。
出を示す写真である。
を示すフロー図とともに、人間の姿を与えたものの動画化のための、人物の種々
の表情を含む対応の画像パッチのギャラリーを示したものである。
を動画化するための技術を示すフロー図であり、この画像パッチは、人物の現在
の顔の表情に関連した顔の検知に基づき、送られたタグに基づいて、遠隔場所で
選択される。
合されたボリュームモーフィングを用いて生成された、3次元の頭の画像を与え
ることを示す、フロー図である。
ブロック図であり、人間の姿を与えたものの動画化のためのオーディオ解析を含
む。
Claims (26)
- 【請求項1】 画像フレームのシーケンスに対する特徴検知のための方法で
あって、 ウェーブレット変換を用いて各画像フレームを変換し、変換された画像フレー
ムを生成するためのステップと、 モデルグラフのウェーブレットジェットに関連するノードロケーションを、前
記モデルグラフを前記変換された画像フレームを横切るように動かし、前記モデ
ルグラフを、前記ノードロケーションのウェーブレットジェットと前記変換され
た画像フレームとの間のジェット類似度が最大である、前記変換された画像フレ
ームにおけるロケーションに配置することにより、前記変換された画像フレーム
へ初期化するためのステップと、 画像フレーム間で前記モデルグラフの1以上のノードロケーションのロケーシ
ョンを追跡するためのステップと、 追跡されたノードを、前記ノードの位置が画像フレーム間の予め定められた位
置制約を超えてずれた場合に、再初期化するためのステップとを含む、特徴検知
のための方法。 - 【請求項2】 前記初期化するステップにおいて用いられる前記モデルグラ
フは、予め定められた姿勢に基づく、請求項1に記載の特徴検知のための方法。 - 【請求項3】 前記追跡するステップは、弾性バンチグラフマッチングを用
いてノードロケーションを追跡する、請求項1に記載の特徴検知のための方法。 - 【請求項4】 前記追跡するステップは、線形位置予測を用いて後続の画像
フレームのノードロケーションを予測し、前記再初期化するステップは、前記予
測されたノードロケーションからの、予め定められたしきい値ずれよりも大きな
ずれに基づき、ノードロケーションを再初期化する、請求項1に記載の特徴検知
のための方法。 - 【請求項5】 前記予め定められた位置制約は、ノードロケーション間の相
対的位置に関する幾何学的位置制約に基づく、請求項1に記載の特徴検知のため
の方法。 - 【請求項6】 前記ノードロケーションは、人間の姿を与えたものの画像を
動画化するために、遠隔場所に送られる、請求項1に記載の特徴検知のための方
法。 - 【請求項7】 前記追跡するステップは顔の特性を判断することを含む、請
求項1に記載の特徴検知のための方法。 - 【請求項8】 前記ノードロケーションおよび顔の特性を、前記追跡するス
テップにおいて判断された顔の特性に基づく顔の特性を有する、人間の姿を与え
たものの画像を動画化するために、遠隔場所に送ることをさらに含む、請求項7
に記載の特徴検知のための方法。 - 【請求項9】 前記追跡するステップにおいて判断される顔の特性は、口が
開いているか閉じているかということである、請求項7に記載の特徴検知のため
の方法。 - 【請求項10】 前記追跡するステップにおいて判断される顔の特性は、目
が開いているか閉じているかということである、請求項7に記載の特徴検知のた
めの方法。 - 【請求項11】 前記追跡するステップにおいて判断される顔の特性は、舌
が口の中で見えているかどうかということである、請求項7に記載の特徴検知の
ための方法。 - 【請求項12】 前記追跡するステップにおいて判断される顔の特性は、画
像で検出される顔の皺に基づく、請求項7に記載の特徴検知のための方法。 - 【請求項13】 前記追跡するステップにおいて判断される顔の特性は、髪
の種類に基づく、請求項7に記載の特徴検知のための方法。 - 【請求項14】 顔の特性各々は、その顔の特性と関連する画像フレームの
画像セグメントを識別する画像タグを用いた訓練により関連づけられる、請求項
7に記載の特徴検知のための方法。 - 【請求項15】 前記関連する画像タグにより識別される画像セグメントは
、人間の姿を与えたものの画像にモーフィングされる、請求項14に記載の特徴
検知のための方法。 - 【請求項16】 前記ノードロケーションおよび特徴タグを用いて、対応す
る画像セグメントを3次元画像にボリュームモーフィングする、請求項14に記
載の特徴検知のための方法。 - 【請求項17】 前記モデルグラフは、人間の顔の目立つ特徴に関連する1
8のロケーションノードを含む、請求項7に記載の特徴検知のための方法。 - 【請求項18】 顔の18のノードロケーションはそれぞれ、 右の瞳と、 左の瞳と、 鼻の上端と、 右眉の右隅と、 右眉の左隅と、 左眉の左隅と、 右の鼻孔と、 鼻尖と、 左の鼻孔と、 口の右隅と、 上唇の中心と、 口の左隅と、 下唇の中心と、 右耳の下部と、 右耳の上部と、 左耳の上部と、 左耳の下部とに関連する、請求項17に記載の特徴検知のための方法。
- 【請求項19】 前記ノードロケーションを追跡するステップは、オーディ
オ信号に基づくリップシンクを含み、前記オーディオ信号はオーディオ信号を発
生する口のノードロケーションの動きに関連する、請求項1に記載の特徴検知の
ための方法。 - 【請求項20】 顔の特徴の発見に基づき頭モデルを個別化するための方法
であって、顔の特徴の発見は弾性バンチグラフマッチングに基づく、頭モデルを
個別化するための方法。 - 【請求項21】 前記マッチングは粗から精への方策を用いて行なわれる、
請求項20に記載の頭モデルを個別化するための方法。 - 【請求項22】 画像フレームのシーケンスに対する特徴検知のための装置
であって、 ウェーブレット変換を用いて各画像フレームを変換し、変換された画像フレー
ムを生成するための手段と、 モデルグラフのウェーブレットジェットに関連するノードロケーションを、前
記モデルグラフを前記変換された画像フレームを横切るように動かし、前記モデ
ルグラフを、前記ノードロケーションのウェーブレットジェットと前記変換され
た画像フレームとの間のジェット類似度が最大である、前記変換された画像フレ
ームにおけるロケーションに配置することにより、前記変換された画像フレーム
へ初期化するための手段と、 画像フレーム間で前記モデルグラフの1以上のノードロケーションのロケーシ
ョンを追跡するための手段と、 追跡されたノードを、前記ノードの位置が画像フレーム間の予め定められた位
置制約を超えてずれた場合に、再初期化するための手段とを含む、特徴検知のた
めの装置。 - 【請求項23】 顔の特性を判断するための手段と、 前記判断する手段により生成された顔の特性に基づく顔の特性を有する、人間
の姿を与えたものの画像を動画化するための手段とをさらに含む、請求項22に
記載の特徴検知のための装置。 - 【請求項24】 前記モデルグラフは、人間の顔の目立つ特徴と関連する1
8のロケーションノードを含む、請求項23に記載の特徴検知のための装置。 - 【請求項25】 人間の顔の目立つ特徴と関連する18のロケーションノー
ドを含む、顔の画像解析のためのモデルグラフ。 - 【請求項26】 前記顔の18のノードロケーションはそれぞれ、 右の瞳と、 左の瞳と、 鼻の上端と、 右眉の右隅と、 右眉の左隅と、 左眉の左隅と、 右の鼻孔と、 鼻尖と、 左の鼻孔と、 口の右隅と、 上唇の中心と、 口の左隅と、 下唇の中心と、 右耳の下部と、 右耳の上部と、 左耳の上部と、 左耳の下部とに関連する、請求項25に記載の顔の画像解析のためのモデルグ
ラフ。
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