JP2020518051A - 顔姿勢検出方法、装置及び記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、コンピュータ視覚処理技術の分野に関し、特に顔姿勢検出方法、装置及び記憶媒体に関する。
顔検出アルゴリズムにより顔画像からN個の顔特徴点を抽出する顔特徴点抽出ステップと、
前記N個の顔特徴点から、顔部輪郭特徴点として、右耳の上方に近い第1特徴点と、右耳の下方に近い第2特徴点と、左耳の下方に近い第3特徴点と、左耳の上方に近い第4特徴点とを抽出し、且つ第5特徴点として鼻先特徴点を抽出するキー特徴点抽出ステップと、
前記第5特徴点と第1特徴点で第1ベクトルを形成し、第5特徴点と第4特徴点で第2ベクトルを形成し、第1ベクトルと第2ベクトルとの第1夾角を計算し、第1夾角と初期夾角の変化に基づいて、前記顔画像内で顔がX軸を中心に回転した角度を判断する第1計算ステップと、
前記第1特徴点と第4特徴点で第3ベクトルを形成し、第4特徴点からX軸に平行な直線L1を1本引き、第3ベクトルと直線L1との第2夾角を計算し、当該第2夾角に基づいて、前記顔画像内で顔がY軸を中心に回転した角度を判断する第2計算ステップと、
前記第2特徴点と第5特徴点との間の距離を第1距離と記録し、第3特徴点と第5特徴点との間の距離を第2距離と記録し、第1距離と第2距離との比率を計算し、第1距離と第2距離との比率に基づいて、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に回転した方向を判断する第3計算ステップと、を含む。
顔検出アルゴリズムにより顔画像からN個の顔特徴点を抽出する顔特徴点抽出ステップと、
前記N個の顔特徴点から、顔部輪郭特徴点として、右耳の上方に近い第1特徴点と、右耳の下方に近い第2特徴点と、左耳の下方に近い第3特徴点と、左耳の上方に近い第4特徴点とを抽出し、且つ第5特徴点として鼻先特徴点を抽出するキー特徴点抽出ステップと、
前記第5特徴点と第1特徴点で第1ベクトルを形成し、第5特徴点と第4特徴点で第2ベクトルを形成し、第1ベクトルと第2ベクトルとの第1夾角を計算し、第1夾角と初期夾角の変化に基づいて、前記顔画像内で顔がX軸を中心に回転した角度を判断する第1計算ステップと、
前記第1特徴点と第4特徴点で第3ベクトルを形成し、第4特徴点からX軸に平行な直線L1を1本引き、第3ベクトルと直線L1との第2夾角を計算し、当該第2夾角に基づいて、前記顔画像内で顔がY軸を中心に回転した角度を判断する第2計算ステップと、
前記第2特徴点と第5特徴点との間の距離を第1距離と記録し、第3特徴点と第5特徴点との間の距離を第2距離と記録し、第1距離と第2距離との比率を計算し、第1距離と第2距離との比率に基づいて、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に回転した方向を判断する第3計算ステップとである。
顔が初期位置にあるときの前記第1ベクトルと第2ベクトルとの初期夾角を計算し、必要に応じて、当該初期夾角が120°である場合、
前記第1夾角が120°より大きいとき、前記顔画像内で顔がX軸を中心に上向きに回転し、回転角度が第1夾角と初期夾角との差であることを表すことと、
前記第1夾角が120°より小さいとき、前記顔画像内で顔がX軸を中心に下向きに回転し、回転角度が初期夾角と第1夾角との差であることを表すことと、
前記第1夾角が120°であるとき、前記顔画像内で顔がX軸に対して初期位置に位置し、すなわち頭を上げないか又は下げないことを表すこととを含む。
前記第2夾角が0°であるとき、前記顔画像内で顔がY軸に対して初期位置に位置し、すなわち顔が左又は右に傾いていないことを表すことと、
前記第2夾角が0°でなく、且つ前記第1特徴点が前記直線L1の上方にあるとき、前記顔画像内で顔がY軸を中心に左へ回転し、回転角度が第2夾角の角度値であることを表すことと、
前記第2夾角が0°でなく、且つ前記第1特徴点が前記直線L1の下方にあるとき、前記顔画像内で顔がY軸を中心に右へ回転し、回転角度が第2夾角の角度値であることを表すこととを含む。
前記第1距離と第2距離との比率が1であるとき、前記顔画像内で顔がZ軸に対して初期位置に位置し、すなわち頭が左又は右に回転していないことを表すことと、
前記第1距離と第2距離との比率が1より大きいとき、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に左へ回転することを表すことと、
前記第1距離と第2距離との比率が1より小さいとき、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に右へ回転することを表すこととを含む。
前記第5特徴点と第1特徴点で形成した第1ベクトルと、第5特徴点と第4特徴点で形成した第2ベクトルとの第1夾角を計算し、第1夾角と初期夾角の変化に基づいて、前記顔画像内で顔がX軸を中心に回転した角度を判断することと、
前記第1特徴点と第4特徴点で形成した第3ベクトルと、第4特徴点から引いたX軸に平行な直線L1との第2夾角を計算し、それにより前記顔画像内で顔がY軸を中心に回転した角度を判断することと、
前記第2特徴点と第5特徴点との間の第1距離と、第3特徴点と第5特徴点との間の第2距離との比率を計算し、それにより前記顔画像内で顔がZ軸を中心に回転した方向を判断することとのために用いられる。
顔検出アルゴリズムにより顔画像からN個の顔特徴点を抽出し、図3に示すように、dlib顔特徴点検出アルゴリズムを適用するとき、顔画像から顔特徴点P1−P68(N=68)を抽出できる顔特徴点抽出ステップと、
前記N個の顔特徴点から、顔部輪郭特徴点として、右耳の上方に近い第1特徴点P1と、右耳の下方に近い第2特徴点P3と、左耳の下方に近い第3特徴点P15と、左耳の上方に近い第4特徴点P17とを抽出し、また第5特徴点P31として鼻先特徴点を抽出するキー特徴点抽出ステップと、
前記第5特徴点P31と第1特徴点P1で第1ベクトルを形成し、第5特徴点P31と第4特徴点P17で第2ベクトルを形成し(図5参照)、第1ベクトルと第2ベクトルとの第1夾角を計算し、第1夾角と初期夾角の変化に基づいて、前記顔画像内で顔がX軸を中心に回転した角度を判断する第1計算ステップと、
前記第1特徴点P1と第4特徴点P17で第3ベクトルを形成し、第4特徴点P17からX軸に平行な直線L1を1本引き(図6参照)、第3ベクトルと直線L1との第2夾角を計算し、当該第2夾角に基づいて、前記顔画像内で顔がY軸を中心に回転した角度を判断する第2計算ステップと、
前記第2特徴点P3と第5特徴点P31との間の距離を第1距離と記録し、第3特徴点P15と第5特徴点P31との間の距離を第2距離と記録し(図7参照)、第1距離と第2距離との比率を計算し、第1距離と第2距離との比率に基づいて、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に回転した方向を判断する第3計算ステップとである。
顔が初期位置にあるときの前記第1ベクトルと第2ベクトルとの初期夾角を計算し、当該初期夾角が120°である場合、
前記第1夾角が120°より大きいとき、前記顔画像内で顔がX軸を中心に上向きに回転し、回転角度が第1夾角と初期夾角との差であることを表すことと、
前記第1夾角が120°より小さいとき、前記顔画像内で顔がX軸を中心に下向きに回転し、回転角度が初期夾角と第1夾角との差であることを表すことと、
前記第1夾角が120°であるとき、前記顔画像内で顔がX軸に対して初期位置に位置し、すなわち頭を上げないか又は下げないことを表すこととを含む。
前記第2夾角が0°であるとき、前記顔画像内で顔がY軸に対して初期位置に位置し、すなわち顔が左又は右に傾いていないことを表すことと、
前記第2夾角が0°でなく、且つ前記第1特徴点が前記直線L1の上方にあるとき、前記顔画像内で顔がY軸を中心に左へ回転し、回転角度が第2夾角の角度値であることを表すことと、
前記第2夾角が0°でなく、且つ前記第1特徴点が前記直線L1の下方にあるとき、前記顔画像内で顔がY軸を中心に右へ回転し、回転角度が第2夾角の角度値であることを表すこととを含む。
前記第1距離と第2距離との比率が1であるとき、前記顔画像内で顔がZ軸に対して初期位置に位置し、すなわち頭が左又は右に回転していないことを表すことと、
前記第1距離と第2距離との比率が1より大きいとき、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に左へ回転することを表すことと、
前記第1距離と第2距離との比率が1より小さいとき、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に右へ回転することを表すこととを含む。
Claims (20)
- 顔姿勢検出方法であって、
顔検出アルゴリズムにより顔画像からN個の顔特徴点を抽出する顔特徴点抽出ステップと、
前記N個の顔特徴点から、顔部輪郭特徴点として、右耳の上方に近い第1特徴点と、右耳の下方に近い第2特徴点と、左耳の下方に近い第3特徴点と、左耳の上方に近い第4特徴点とを抽出し、且つ第5特徴点として鼻先特徴点を抽出するキー特徴点抽出ステップと、
前記第5特徴点と第1特徴点で第1ベクトルを形成し、第5特徴点と第4特徴点で第2ベクトルを形成し、第1ベクトルと第2ベクトルとの第1夾角を計算し、第1夾角と初期夾角の変化に基づいて、前記顔画像内で顔がX軸を中心に回転した角度を判断する第1計算ステップと、
前記第1特徴点と第4特徴点で第3ベクトルを形成し、第4特徴点からX軸に平行な直線L1を1本引き、第3ベクトルと直線L1との第2夾角を計算し、当該第2夾角に基づいて、前記顔画像内で顔がY軸を中心に回転した角度を判断する第2計算ステップと、
前記第2特徴点と第5特徴点との間の距離を第1距離と記録し、第3特徴点と第5特徴点との間の距離を第2距離と記録し、第1距離と第2距離との比率を計算し、第1距離と第2距離との比率に基づいて、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に回転した方向を判断する第3計算ステップとを含む、ことを特徴とする顔姿勢検出方法。 - 前記顔検出アルゴリズムは、dlib顔特徴点検出アルゴリズムである、ことを特徴とする請求項1に記載の顔姿勢検出方法。
- 前記N個の顔特徴点は、顔部輪郭特徴点と、眉特徴点と、鼻翼特徴点と、鼻孔特徴点と、目特徴点と、唇特徴点とを含む、ことを特徴とする請求項1に記載の顔姿勢検出方法。
- 前記顔部輪郭特徴点のうち、右耳の上方に近い第1特徴点は左耳の上方に近い第4特徴点と対称であり、右耳の下方に近い第2特徴点は左耳の下方に近い第3特徴点と対称である、ことを特徴とする請求項1に記載の顔姿勢検出方法。
- 前記第1計算ステップは、
顔が初期位置にあるときの前記第1ベクトルと第2ベクトルとの初期夾角を計算することと、
前記第1夾角が初期夾角より大きいとき、前記顔画像内で顔がX軸を中心に上向きに回転し、回転角度が第1夾角と初期夾角との差であることを表すことと、
前記第1夾角が初期夾角より小さいとき、前記顔画像内で顔がX軸を中心に下向きに回転し、回転角度が初期夾角と第1夾角との差であることを表すことと、
前記第1夾角が初期夾角であるとき、前記顔画像内で顔がX軸に対して初期位置に位置することを表すこととを含む、ことを特徴とする請求項1に記載の顔姿勢検出方法。 - 前記第2計算ステップは、
前記第2夾角が0°であるとき、前記顔画像内で顔がY軸に対して初期位置に位置することを表すことと、
前記第2夾角が0°でなく、且つ前記第1特徴点が前記直線L1の上方にあるとき、前記顔画像内で顔がY軸を中心に左へ回転し、回転角度が第2夾角の角度値であることを表すことと、
前記第2夾角が0°でなく、且つ前記第1特徴点が前記直線L1の下方にあるとき、前記顔画像内で顔がY軸を中心に右へ回転し、回転角度が第2夾角の角度値であることを表すこととを含む、ことを特徴とする請求項1に記載の顔姿勢検出方法。 - 前記第3計算ステップは、
前記第1距離と第2距離との比率が1であるとき、前記顔画像内で顔がZ軸に対して初期位置に位置することを表すことと、
前記第1距離と第2距離との比率が1より大きいとき、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に左へ回転することを表すことと、
前記第1距離と第2距離との比率が1より小さいとき、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に右へ回転することを表すこととを含む、ことを特徴とする請求項1に記載の顔姿勢検出方法。 - 撮像装置、メモリ、及びプロセッサを含む計算装置において、
前記メモリは、顔姿勢検出プログラムを含み、前記顔姿勢検出プログラムが前記プロセッサに執行されるときに実施されるステップは、
顔検出アルゴリズムにより顔画像からN個の顔特徴点を抽出する顔特徴点抽出ステップと、
前記N個の顔特徴点から、顔部輪郭特徴点として、右耳の上方に近い第1特徴点と、右耳の下方に近い第2特徴点と、左耳の下方に近い第3特徴点と、左耳の上方に近い第4特徴点とを抽出し、且つ第5特徴点として鼻先特徴点を抽出するキー特徴点抽出ステップと、
前記第5特徴点と第1特徴点で第1ベクトルを形成し、第5特徴点と第4特徴点で第2ベクトルを形成し、第1ベクトルと第2ベクトルとの第1夾角を計算し、第1夾角と初期夾角の変化に基づいて、前記顔画像内で顔がX軸を中心に回転した角度を判断する第1計算ステップと、
前記第1特徴点と第4特徴点で第3ベクトルを形成し、第4特徴点からX軸に平行な直線L1を1本引き、第3ベクトルと直線L1との第2夾角を計算し、当該第2夾角に基づいて、前記顔画像内で顔がY軸を中心に回転した角度を判断する第2計算ステップと、
前記第2特徴点と第5特徴点との間の距離を第1距離と記録し、第3特徴点と第5特徴点との間の距離を第2距離と記録し、第1距離と第2距離との比率を計算し、第1距離と第2距離との比率に基づいて、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に回転した方向を判断する第3計算ステップとである、ことを特徴とする計算装置。 - 前記顔検出アルゴリズムは、dlib顔特徴点検出アルゴリズムである、ことを特徴とする請求項8に記載の計算装置。
- 前記N個の顔特徴点は、顔部輪郭特徴点と、眉特徴点と、鼻翼特徴点と、鼻孔特徴点と、目特徴点と、唇特徴点とを含む、ことを特徴とする請求項8に記載の計算装置。
- 前記顔部輪郭特徴点のうち、右耳の上方に近い第1特徴点は左耳の上方に近い第4特徴点と対称であり、右耳の下方に近い第2特徴点は左耳の下方に近い第3特徴点と対称である、ことを特徴とする請求項8に記載の計算装置。
- 前記第1計算ステップは、
顔が初期位置にあるときの前記第1ベクトルと第2ベクトルとの初期夾角を計算することと、
前記第1夾角が初期夾角より大きいとき、前記顔画像内で顔がX軸を中心に上向きに回転し、回転角度が第1夾角と初期夾角との差であることを表すことと、
前記第1夾角が初期夾角より小さいとき、前記顔画像内で顔がX軸を中心に下向きに回転し、回転角度が初期夾角と第1夾角との差であることを表すことと、
前記第1夾角が初期夾角であるとき、前記顔画像内で顔がX軸に対して初期位置に位置することを表すこととを含む、ことを特徴とする請求項8に記載の計算装置。 - 前記第2計算ステップは、
前記第2夾角が0°であるとき、前記顔画像内で顔がY軸に対して初期位置に位置することを表すことと、
前記第2夾角が0°でなく、且つ前記第1特徴点が前記直線L1の上方にあるとき、前記顔画像内で顔がY軸を中心に左へ回転し、回転角度が第2夾角の角度値であることを表すことと、
前記第2夾角が0°でなく、且つ前記第1特徴点が前記直線L1の下方にあるとき、前記顔画像内で顔がY軸を中心に右へ回転し、回転角度が第2夾角の角度値であることを表すこととを含む、ことを特徴とする請求項8に記載の計算装置。 - 前記第3計算ステップは、
前記第1距離と第2距離との比率が1であるとき、前記顔画像内で顔がZ軸に対して初期位置に位置することを表すことと、
前記第1距離と第2距離との比率が1より大きいとき、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に左へ回転することを表すことと、
前記第1距離と第2距離との比率が1より小さいとき、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に右へ回転することを表すこととを含む、ことを特徴とする請求項8に記載の計算装置。 - コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
顔姿勢検出プログラムを含み、前記顔姿勢検出プログラムが前記プロセッサにより執行されるとき、実施されるステップは、
顔検出アルゴリズムにより顔画像からN個の顔特徴点を抽出する顔特徴点抽出ステップと、
前記N個の顔特徴点から、顔部輪郭特徴点として、右耳の上方に近い第1特徴点と、右耳の下方に近い第2特徴点と、左耳の下方に近い第3特徴点と、左耳の上方に近い第4特徴点とを抽出し、且つ第5特徴点として鼻先特徴点を抽出するキー特徴点抽出ステップと、
前記第5特徴点と第1特徴点で第1ベクトルを形成し、第5特徴点と第4特徴点で第2ベクトルを形成し、第1ベクトルと第2ベクトルとの第1夾角を計算し、第1夾角と初期夾角の変化に基づいて、前記顔画像内で顔がX軸を中心に回転した角度を判断する第1計算ステップと、
前記第1特徴点と第4特徴点で第3ベクトルを形成し、第4特徴点からX軸に平行な直線L1を1本引き、第3ベクトルと直線L1との第2夾角を計算し、当該第2夾角に基づいて、前記顔画像内で顔がY軸を中心に回転した角度を判断する第2計算ステップと、
前記第2特徴点と第5特徴点との間の距離を第1距離と記録し、第3特徴点と第5特徴点との間の距離を第2距離と記録し、第1距離と第2距離との比率を計算し、第1距離と第2距離との比率に基づいて、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に回転した方向を判断する第3計算ステップとである、ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記顔検出アルゴリズムは、dlib顔特徴点検出アルゴリズムであり、
前記N個の顔特徴点は、顔部輪郭特徴点と、眉特徴点と、鼻翼特徴点と、鼻孔特徴点と、目特徴点と、唇特徴点とを含む、ことを特徴とする請求項15に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記顔部輪郭特徴点のうち、右耳の上方に近い第1特徴点は左耳の上方に近い第4特徴点と対称であり、右耳の下方に近い第2特徴点は左耳の下方に近い第3特徴点と対称である、ことを特徴とする請求項15に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
- 前記第1計算ステップは、
顔が初期位置にあるときの前記第1ベクトルと第2ベクトルとの初期夾角を計算することと、
前記第1夾角が初期夾角より大きいとき、前記顔画像内で顔がX軸を中心に上向きに回転し、回転角度が第1夾角と初期夾角との差であることを表すことと、
前記第1夾角が初期夾角より小さいとき、前記顔画像内で顔がX軸を中心に下向きに回転し、回転角度が初期夾角と第1夾角との差であることを表すことと、
前記第1夾角が初期夾角であるとき、前記顔画像内で顔がX軸に対して初期位置に位置することを表すこととを含む、ことを特徴とする請求項15に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記第2計算ステップは、
前記第2夾角が0°であるとき、前記顔画像内で顔がY軸に対して初期位置に位置することを表すことと、
前記第2夾角が0°でなく、且つ前記第1特徴点が前記直線L1の上方にあるとき、前記顔画像内で顔がY軸を中心に左へ回転し、回転角度が第2夾角の角度値であることを表すことと、
前記第2夾角が0°でなく、且つ前記第1特徴点が前記直線L1の下方にあるとき、前記顔画像内で顔がY軸を中心に右へ回転し、回転角度が第2夾角の角度値であることを表すこととを含む、ことを特徴とする請求項15に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記第3計算ステップは、
前記第1距離と第2距離との比率が1であるとき、前記顔画像内で顔がZ軸に対して初期位置に位置することを表すことと、
前記第1距離と第2距離との比率が1より大きいとき、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に左へ回転することを表すことと、
前記第1距離と第2距離との比率が1より小さいとき、前記顔画像内で顔がZ軸を中心に右へ回転することを表すこととを含む、ことを特徴とする請求項15に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022264268A1 (ja) * | 2021-06-15 | 2022-12-22 | 日本電信電話株式会社 | 学習装置、推定装置、それらの方法、およびプログラム |
KR102538783B1 (ko) * | 2022-09-27 | 2023-06-01 | 주식회사 미러로이드 | 가상 헤어 스타일링 체험을 위한 민머리 인물 이미지 생성 장치 및 방법 |
JP7481398B2 (ja) | 2022-07-04 | 2024-05-10 | ソフトバンク株式会社 | 判定装置、プログラム、及び判定方法 |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10867161B2 (en) * | 2017-09-06 | 2020-12-15 | Pixart Imaging Inc. | Auxiliary filtering device for face recognition and starting method for electronic device |
CN108549487A (zh) * | 2018-04-23 | 2018-09-18 | 网易(杭州)网络有限公司 | 虚拟现实交互方法与装置 |
WO2019205015A1 (en) * | 2018-04-25 | 2019-10-31 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for shaking action recognition based on facial feature points |
CN109086727B (zh) * | 2018-08-10 | 2021-04-30 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种确定人体头部的运动角度的方法、装置及电子设备 |
CN109522863B (zh) * | 2018-11-28 | 2020-11-27 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 耳部关键点检测方法、装置及存储介质 |
CN110222651A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-09-10 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种人脸姿态检测方法、装置、终端设备及可读存储介质 |
CN112307817B (zh) * | 2019-07-29 | 2024-03-19 | 中国移动通信集团浙江有限公司 | 人脸活体检测方法、装置、计算设备及计算机存储介质 |
CN111104846B (zh) * | 2019-10-16 | 2022-08-30 | 平安科技(深圳)有限公司 | 数据检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113642368B (zh) * | 2020-05-11 | 2023-08-18 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 人脸姿态的确定方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001273496A (ja) * | 2000-03-28 | 2001-10-05 | Medeikku Engineering:Kk | 人物照合システム |
WO2015186519A1 (ja) * | 2014-06-06 | 2015-12-10 | シャープ株式会社 | 画像処理装置及び画像表示装置 |
JP2016194892A (ja) * | 2015-04-01 | 2016-11-17 | みずほ情報総研株式会社 | 加齢化予測システム、加齢化予測方法及び加齢化予測プログラム |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SG91841A1 (en) * | 1999-11-03 | 2002-10-15 | Kent Ridge Digital Labs | Face direction estimation using a single gray-level image |
US6671391B1 (en) * | 2000-05-26 | 2003-12-30 | Microsoft Corp. | Pose-adaptive face detection system and process |
JP4204336B2 (ja) * | 2003-01-30 | 2009-01-07 | 富士通株式会社 | 顔の向き検出装置、顔の向き検出方法及びコンピュータプログラム |
JP4946730B2 (ja) * | 2007-08-27 | 2012-06-06 | ソニー株式会社 | 顔画像処理装置及び顔画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム |
JP5432532B2 (ja) * | 2008-01-22 | 2014-03-05 | 株式会社 資生堂 | 化粧方法、化粧シミュレーション装置、及び化粧シミュレーションプログラム |
CN102054291A (zh) * | 2009-11-04 | 2011-05-11 | 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 | 一种基于单幅人脸图像实现三维人脸重建的方法及其装置 |
CN103605965A (zh) * | 2013-11-25 | 2014-02-26 | 苏州大学 | 一种多姿态人脸识别方法和装置 |
KR101612605B1 (ko) * | 2014-05-07 | 2016-04-14 | 포항공과대학교 산학협력단 | 얼굴 특징점 추출 방법 및 이를 수행하는 장치 |
EP2942980A1 (en) * | 2014-05-08 | 2015-11-11 | GN Store Nord A/S | Real-time control of an acoustic environment |
WO2016164859A1 (en) * | 2015-04-10 | 2016-10-13 | Bespoke, Inc. | Systems and methods for creating eyewear with multi-focal lenses |
CN105389570A (zh) * | 2015-11-19 | 2016-03-09 | 吴建忠 | 一种人脸角度判定方法及其系统 |
CN106991367B (zh) * | 2016-01-21 | 2019-03-19 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 确定人脸转动角度的方法和装置 |
WO2019110115A1 (en) * | 2017-12-07 | 2019-06-13 | Koninklijke Philips N.V. | A frame unit |
JP6981325B2 (ja) * | 2018-03-22 | 2021-12-15 | 株式会社Jvcケンウッド | 処理装置、処理方法、及びプログラム |
KR102537784B1 (ko) * | 2018-08-17 | 2023-05-30 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 그 제어 방법 |
CN109345253A (zh) * | 2018-09-04 | 2019-02-15 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 资源转移方法、装置及系统 |
EP4022386A1 (en) * | 2019-09-24 | 2022-07-06 | Bespoke, Inc. d/b/a Topology Eyewear | Systems and methods for adjusting stock eyewear frames using a 3d scan of facial features |
-
2017
- 2017-08-17 CN CN201710707941.2A patent/CN107679446B/zh active Active
- 2017-10-31 US US16/632,371 patent/US11062124B2/en active Active
- 2017-10-31 JP JP2019556821A patent/JP6815707B2/ja active Active
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- 2017-10-31 WO PCT/CN2017/108803 patent/WO2019033576A1/zh active Application Filing
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001273496A (ja) * | 2000-03-28 | 2001-10-05 | Medeikku Engineering:Kk | 人物照合システム |
WO2015186519A1 (ja) * | 2014-06-06 | 2015-12-10 | シャープ株式会社 | 画像処理装置及び画像表示装置 |
JP2016194892A (ja) * | 2015-04-01 | 2016-11-17 | みずほ情報総研株式会社 | 加齢化予測システム、加齢化予測方法及び加齢化予測プログラム |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022264268A1 (ja) * | 2021-06-15 | 2022-12-22 | 日本電信電話株式会社 | 学習装置、推定装置、それらの方法、およびプログラム |
JP7481398B2 (ja) | 2022-07-04 | 2024-05-10 | ソフトバンク株式会社 | 判定装置、プログラム、及び判定方法 |
KR102538783B1 (ko) * | 2022-09-27 | 2023-06-01 | 주식회사 미러로이드 | 가상 헤어 스타일링 체험을 위한 민머리 인물 이미지 생성 장치 및 방법 |
WO2024071884A1 (ko) * | 2022-09-27 | 2024-04-04 | 주식회사 미러로이드 | 민머리 인물 이미지 생성 장치 및 방법, 및 민머리 인물 이미지 생성 장치를 포함하는 가상 헤어 스타일링 체험 장치 및 이를 이용한 가상 헤어 스타일링 방법 |
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