본 논문에서는 휴대 단말기에서 동작하는 고속 Active Appearance Model을 제안한다. 일반적으로 쓰이는 Active Appearance Model fitting 알고리즘과 다르게, 본 논문에서 제안하는 방법은 학습을 통하여 Active Appearance Model fitting의 연산시간을 크게 줄여준다. 일반적인 Active Appearance Model fitting방법은 연산 성능이 낮은 휴대 단말기에 적용할 수 없지만, 제안하는 방식은 연산시간을 획기적으로 줄이면서도 fitting 성능 저하를 보완하는 추가적인 장치로 인해 큰 성능 저하 없이 휴대 단말기에 적용이 가능하다.
In this paper, We introduce fast Active Appearance Model (AAM) for mobile device. Different from typical AAM fitting algorithm, our AAM fitting method significantly reduces computation time by using training method. We train relations between changes of AAM parameters and error image. Because of its mass calculation of floating-point number, typical AAM fitting algorithm cannot be applied to low computing power devices. But, we introduce fast AAM fitting algorithm. Fast AAM fitting algorithm significantly reduces computation time with small sacrifice of accuracy of fitting result by using several techniques. Through this method, we can use AAM fitting algorithm on a mobile device.
