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J-GLOBAL ID：201702287299266843   整理番号：17A0757926

Kinect3D顔点を用いた感情検出【Powered by NICT】

Emotion Detection Using Kinect 3D Facial Points

著者 (4件)： Zhang Zhan ,  Cui Liqing ,  Liu Xiaoqian ,  Zhu Tingshao
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： WI  ページ： 407-410  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： パターン認識と人工知能の発展に伴い,顔表情に基づく感情認識は研究多くの関心を集めている。顔面感情認識は主に顔画像に基づいている。一般的に使用されるデータセットは,人工的に作られた,各顔画像に明らかな表情である。,感情は,複雑で動的な過程である。者幸福ならば,おそらくは幸福表情は明らかに保持しない可能性がある。実際,顔表情は明らかでなくても,感情を正しく認識することが重要である。本論文では,三種類の感情を同定するために,すなわち,感情認識の新しい方法を提案した:悲しみ,幸福と中性である。Kinect V2.0による13473D顔点を獲得する。鍵顔面点を選択し,特徴抽出を行った。主成分分析(PCA)を特徴次元縮小のために採用した。いくつかの古典的分類器を用いて感情認識モデルを構築した。全て,雄と雌のデータに分類の最良の性能は,それぞれ70%,77%および80%であった。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： 特徴抽出 ,  主成分分析 ,  パターン認識 ,  次元縮小 ,  顔画像 ,  人工知能 ,  *表情
準シソーラス用語： *Kinect ,  中性 ,  感情認識 ,  顔表情 ,  *感情検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 感情検出