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J-GLOBAL ID：201002293586916947   整理番号：10A0081915

複数人物の顔方向・表情認識に基づく映像中の観客の満足度の自動定量評価

Automatically Evaluation of Degree of Spectators’ Satisfaction in Video Sequences Based on Their Facial Expressions and Face Directions

著者 (4件)： 松川徹 (筑波大 大学院システム情報工学研究科) ,  日高章理 (東京電機大 理工) ,  栗田多喜夫 (筑波大 大学院システム情報工学研究科) ,  栗田多喜夫 (産業技術総合研 脳神経情報研究部門)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(CD-ROM)  (情報処理学会論文誌 論文誌ジャーナル(CD-ROM))
巻： 50  号： 12  ページ： 3222-3232  発行年： 2009年12月15日 
JST資料番号： Z0778B  ISSN： 1882-7837  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： スポーツやお笑いなどのエンタテイメント産業では,観客の観覧内容に対する満足度を知ることがサービスの質を評価するうえで重要となる。通常は観客に対するアンケート調査などで満足度評価を行うが,そのような方法では多くの人手や費用が必要となる。そのため観客の満足度調査をビデオ映像などから自動的に行う手法の開発が求められている。本論文では顔認識技術によって観客の表情や顔の向きなどの情報を自動的に取得し,それらに基づいて観客の満足度を機械的に推定するシステムを提案する。提案システムでは観客が映っているシーンからまず観客の顔の検出と向きの推定を行い,それから表情識別器によって検出された顔を笑顔と非笑顔に分類する。次に,あるシーンから検出された顔の向きと表情の組合せの出現頻度を数えあげたヒストグラムを作成する。このヒストグラムを特徴ベクトルとした識別器を用いて各シーンの状況(観客が喜んでいるシーンかどうかなど)を判別し,“喜んでいる”または“真検に観戦している”度合いとしての満足度の推定を行う。実際のスポーツ観戦動画を用いた実験により,提案するヒストグラム特徴でサポートベクタマシンを学習し,観客が“喜んでいる”シーンかどうか,“真剣に観戦している”シーンかどうかなどの判別およびその満足度推定を有効に行えることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像認識 ,  *情動 ,  *顔画像 ,  顔 ,  方向 ,  顧客 ,  評価 ,  *顧客満足 ,  パターン分類 ,  ヒストグラム ,  ベクトル ,  判別分析 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 定量的評価 ,  特徴ベクトル ,  *表情認識 ,  満足度

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  市場調査,広告  (KA06030H) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (18件)：

• Viola, P. and Jones, M.: Robust Real Time Face Detection, International Journal of Computer Vision, Vol.57, Issue 2, pp. 137-154(2004).
• Haung, C., Ai, H., Li, Y. and Lao, S.: High-Performance Rotation Invariant Multiview Face Detection, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.29, No.4, pp. 671-686(2007).
• Wu, B., Ai, H., Haung, C. and Lao, S.: Fast Rotation Invariant Multi-View Face Detection Based on Real Adaboost, Proc. IEEE Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition (2004).
• Lienhart, R. and Maydt, J.: An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection, Proc. International Conf. on Image Processing, Vol.1, pp. 900-903 (Sep. 2002).
• Hidaka, A. and Kurita, T.: Non-Neighboring Rectangular Feature Selection Using Particle Swarm Optimization, Proc. International Conf. on Pattern Recognition (2008).

タイトルに関連する用語 (8件)： 人物 ,  顔 ,  表情認識 ,  映像 ,  観客 ,  満足度 ,  自動定量 ,  評価