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J-GLOBAL ID：201702228107441051   整理番号：17A0473059

マルチビュー顔表情認識のための局所制約付き線形符号化ベースの二層モデル【Powered by NICT】

Locality-constrained linear coding based bi-layer model for multi-view facial expression recognition

著者 (7件)： Wu Jianlong (Key Laboratory of Machine Perception (MOE), School of EECS, Peking University, Beijing, 100871, P.R. China) ,  Wu Jianlong (Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, P.R. China) ,  Lin Zhouchen (Key Laboratory of Machine Perception (MOE), School of EECS, Peking University, Beijing, 100871, P.R. China) ,  Lin Zhouchen (Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, P.R. China) ,  Zheng Wenming (Key Laboratory of Child Development and Learning Science (MOE), Research Center for Learning Science, Southeast University, Jiangsu, 210096, P.R. China) ,  Zha Hongbin (Key Laboratory of Machine Perception (MOE), School of EECS, Peking University, Beijing, 100871, P.R. China) ,  Zha Hongbin (Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, P.R. China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 239  ページ： 143-152  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチビュー顔表情認識はコンピュータビジョンにおける挑戦的なそして活発な研究分野である。本論文では,マルチビュー顔表情認識のための判別型表現を学習するために,局所性制約付き線形符号化をベースにした二重層(LLCBL)モデルと呼ばれるシンプルではあるが効果的な方法を提案した。大きな姿勢変化の問題に対処するために,局所性制約付き線形符号化を採用して,全体的特徴バッグモデルは,全体的特徴を抽出と同様に第一層における姿勢を評価するために使用されるを構築することである。第二層では,各ビューのための一つの特定のビュー依存型モデルを確立した。顔画像の姿勢情報が知られている後,第二層の対応するビュー依存型モデルを用いて特徴を抽出した。これら二層の全ての特徴を組み合わせることにより,著者らは画像の統一的な表現を得た。提案した手法を評価するために,筆者らは両方のBU-3DFEとマルチPIEデータベース上での包括的実験を行った。実験結果は,提案アプローチが,最先端の方法より優れていることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： コンピュータビジョン ,  画像 ,  局所性 ,  単一層 ,  *線形符号 ,  データベース ,  顔画像
準シソーラス用語： 姿勢変化 ,  二重層 ,  *二層 ,  *表情認識 ,  *マルチビュー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： マルチビュー顔表情認識 ,  局所制約付き線形符号化ベースの二層モデル ,  バッグの特徴

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチビュー ,  顔表情認識 ,  制約 ,  線形符号 ,  二層 ,  モデル