文献

J-GLOBAL ID：201202213598633690   整理番号：12A1571695

LGDPHSベースの顔のキー部分を用いた表情認識

Expression Recognition Using LGDPHS Based Facial Key Parts

著者 (4件)： HIGASHI Atsushi (Ritsumeikan Univ.) ,  FUKUMIZU Yohei (Ritsumeikan Univ.) ,  IZUMI Tomonori (Ritsumeikan Univ.) ,  YAMAUCHI Hironori (Ritsumeikan Univ.)
資料名： 画像電子学会誌(CD-ROM)  (Journal of the IIEEJ (CD-ROM))
巻： 41  号： 5  ページ： 496-505  発行年： 2012年09月30日 
JST資料番号： S0815B  ISSN： 2186-716X  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,人の表情認識が人に協力する機械において重要な役割を果たしている。本論文は,新しい特性を用いた顔の画像における表情認識の方法を提案した。先ず,顔のキー部分を一般的アクティブ外見モデル(AAM)を用いて抽出し,次にGaborフィルタを用いて顔のキー部分の画像を畳込むことによってGabor振幅図を得た。更に,顔の局所特徴を強化するLocal Directional Pattern(LDP)オペレータを用いて符号化した。これらのプロセスによって生成したマップを幾つかのブロックに分割し,各ブロックから顔のキー部分に基づくLocal Gabor Directional Pattern Histtogram Sequence(LGDPHS)を抽出した。このヒストグラムを,次元低減のための主成分分析(PCA)を用いてベクトルに統合した。最後に,特徴ベクトルをサポートベクトルマシン(SVM)によって分類した。実験では,個人に無関係なものと個人に関係するものの両方の表情認識(FER)を示した。個人に無関係のFERの認識率は既存の方法に比べて約16%改善した。個人に関係するFERでは,認識性能は94.74%に達した。結果として,提案した方法が有効であることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *画像認識 ,  *顔画像 ,  モデル ,  フィルタ ,  画像特性 ,  局所性 ,  ヒストグラム ,  主成分分析 ,  ベクトル ,  サポートベクトルマシン ,  畳込み ,  局所特徴 ,  特徴ベクトル ,  *表情認識
準シソーラス用語： Gaborフィルタ ,  アクティブ外見モデル

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (27件)：

• 1) T.F. Cootes, G.J. Edwards, C.J. Taylor: “Active Appearance Models”, Proc. of European Conference on Computer Vision 1998 (H. Burkhardt and B. Neumann, Ed. s). Vol.2, pp.484–498, Springer (1998).
• 2) I. Matthews, S. Baker: “Active Appearance Models Revisited”, International Journal of Computer Vision, Vol.60, No.2, pp.135–164. November (2004).
• 3) T.F. Cootes, D. Cooper, C.J. Taylor, J. Graham: “Active Shape Models-Their Training and Application”, Computer Vision and Image Understanding, Vol.61, No.1, pp.38–59 (1995).
• 4) S.W. Chew, P. Lucey, S. Lucey, J. Saragih, J.F. Cohn, S. Sridharan: “Person-Independent Facial Expression Detection Using Constrained Local Models”, Proc. of 2011 IEEE Automatic Face & Gesture Recognition and Workshops, pp.915-- 920 (2011)
• 5) T. Banziger, K.R. Scherer: “Using Actor Portrayals to Systematically Study Multimodal Emotion Expression: The GEMEP Corpus”, A. Paiva, R. Prada, and R.W. Picard, Eds. Affective Computing and Intelligent Interaction, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol.4738, pp.476–487 (2007).

タイトルに関連する用語 (3件)： 顔 ,  キー ,  表情認識