조명얼굴 영상을 위한 협력적 지역 능동표현 모델

Abstract

얼굴영상 공간에서 얼굴영상들은 조명이나 포즈에 의해 비선형적 분포를 갖는다. 이들을 선형모델에 기반을 둔 AAM으로 모델링 하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 얼굴영상에 대한 몇 개의 군집이 주어졌다고 가정하고, 각 군집 별로 지역적인 AAM 모델을 구축하여 정합과정 중에 적합한 모델이 선택되도록 한다. 정합과정에서 발생하는 모델변경에 따른 모델간의 정합 인자 갱신의 문제는 인자 공간에서 모델간의 선형 관계를 미리 학습하여 해결한다. 심각한 정합 실패에 따른 잘못된 모델 선택을 줄이기 위해 점진적으로 모델변경이 이루어지도록 한다. 실험에서는 제안하는 방법을 Yale-B 조명얼굴 영상에 적용하여 모델을 생성하고 기존 방법과 정합 성능을 비교한다. 제안 방법은 심각한 그림자가 발생하는 강도 높은 조명얼굴 영상에서 성공적인 정합 결과를 보여주었다.