[4C1-GS-7] 画像音声メディア処理：一般

[4C1-GS-7-02] 3DMMを用いた単一顔画像の3次元化における精度向上に関する研究

〇長門 伊吹¹、李 嘉誠¹、能登 正人¹ (1. 神奈川大学)

キーワード：人工知能、3D顔再構成、畳み込みニューラルネットワーク

現在、顔認識技術を用いたシステムやサービスがあらゆる場所で使用されている。しかしながら、マスクやサングラスをした単一の顔画像ではAIで個人を特定することができない。読み込んだ二次元画像から個人を識別する基準となる目や口元が認識できず、AIが判断できないためである。また、二次元画像のみの場合、判断できる特徴にも限界があるため、更に顔の判別に制限がかかる。取り込んだ顔を三次元化出来れば抽出する特徴量を増やすことが可能となり、マスクやサングラスをしていても本来の顔の形を予測することが容易になる。そうすることで顔の個人判別にも大きく寄与する。 3D Morphable Model （3DMM）を使用することで単一の顔画像を三次元化することが可能だが、その精度にはまだまだ向上の余地がある。
本研究では画像の三次元化の計算時に使用する関数を操作することで精度の向上を目指し、その有用性を検討する。