抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
顔の表情には,感情の表出のみならず,その変化において個人の特徴が含まれる。本研究では,この個人性に着目し,顔の表情変化を時系列で解析することにより,個人を識別することを目的とする。そして,人間とロボットが積極的に関わりあう場面を想定し,個人識別に向けた顔の表情変化の時系列解析手法を提案した。提案手法は,学習フェーズと識別フェーズからなる。学習フェーズで,特徴点抽出・特徴点追跡・正規化・表情変化区間抽出を経て学習ベクトルを算出し,識別フェーズでも同じ過程を経て入カベクトルを算出する。そして,入カベクトルと学習ベクトル群との比較を,DPマッチングを用い行い,闘値判定により識別を行なう。実験の結果,提案手法の方が従来手法と比べて識別能力が高いことを示すことができ,表情変化を個人識別へ用いることの有用性を示すことができた。また,提案手法は,表情変化という動的特徴を用いているために,見た目が似ている人であっても表情変化が異なれば区別できる可能性があると考えられ,表情変化をコピーすることは難しいので,成りすましの問題へ対処できることも考えられる。
