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J-GLOBAL ID：202402246592266765   整理番号：24A0739276

自転車の快適走行のための下方視点画像からの表情分析

Facial Expression Analysis from Downward-view Images for Comfortable Bicycle Riding

著者 (6件)： 竹村亮輝 (福岡大) ,  中川潤人 (福岡大) ,  羽倉輝 (京都産大) ,  LI Da (福岡大) ,  河合由起子 (京都産大) ,  小野晋太郎 (福岡大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2024  号： ICS-214  ページ： Vol.2024-ICS-214,No.5,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2024年03月19日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 二輪車のようにドライバの正面にカメラを設置できない状況において,下方から撮影したドライバ画像の表情分析手法を提案する.従来の感情分析手法は正面から撮影することを前提とし,画素値を直接に学習するため,下方視点画像に直接適用すると精度が低下する.これに対し本研究では,顔のパーツを抽出し,その位置を特徴量として学習する.顔の特徴量はPFLDにより抽出し,67箇所の座標値としてニューラルネットワークにより学習する.ラベルは「快適である」「快適ない」の2値分類とする.本手法の有効性を検証するため,訓練データとテストデータの分割やカメラの設置角度において複数の条件下で従来手法との比較を行った.その結果,訓練データと同一人物で設置角度が47°のテストを行った場合,本手法の精度が最も高く,F値が0.9となった.訓練データと異なる人物ではF値は0.51となり,複数人で訓練・テストした場合はF値は0.94となった.(著者抄録)

シソーラス用語： *顔画像 ,  *分析 ,  特徴抽出 ,  機械学習 ,  快適性 ,  *走行 ,  検出 ,  ニューラルネットワーク ,  正規化 ,  標識 ,  写真 ,  *自転車走行 ,  深層学習 ,  *表情分析 ,  順伝播型ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： フィードフォワードニューラルネットワーク ,  ランドマーク ,  顔検出 ,  斜め写真 ,  特徴量抽出

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自転車 ,  視点 ,  表情分析