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J-GLOBAL ID：201702238706034105   整理番号：17A0275013

自動検出キーポイントに基づく距離特徴とLBP特徴を用いた3D顔表情認識【Powered by NICT】

3D facial expression recognition using distance features and LBP features based on automatically detected keypoints

著者 (6件)： Sheng Nan (College of Electronic and Control Engineering, Beijing University of Technology, 100124, China) ,  Cai Yiheng (College of Electronic and Control Engineering, Beijing University of Technology, 100124, China) ,  Zhan Changfei (College of Electronic and Control Engineering, Beijing University of Technology, 100124, China) ,  Changyan Qiu (College of Electronic and Control Engineering, Beijing University of Technology, 100124, China) ,  Yize Cui (College of Electronic and Control Engineering, Beijing University of Technology, 100124, China) ,  Xurong Gao (College of Electronic and Control Engineering, Beijing University of Technology, 100124, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CISP-BMEI  ページ： 396-401  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 3D顔表面は人間の表現に関する豊富な情報を示した。しかし,人間の顔の表情を認識する方法を主に2D画像に焦点を当てた,これは姿勢と照明条件にロバストではない。本論文では,個人非依存顔表情認識の問題を自動的に検出された顔のキーポイント周辺の深さ画像の特異的な3D自動検出された顔のキーポイントとLBP特徴によって接続された線分に基づいて検討した。サポートベクトルマシン分類器を用いて,認識率は,BU-3DFEデータベース上で92.1%までに達した。比較解析により,提案手法では,類似の実験設定を用いて競合アプローチ3D顔表情認識のための提案手法の有効性を証明するよりも優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データベース ,  画像 ,  サポートベクトルマシン ,  *三次元 ,  照明条件 ,  ロバスト性 ,  *表情
準シソーラス用語： 認識率 ,  線分 ,  *表情認識 ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自動検出 ,  LBP ,  3D ,  顔表情認識