局所推移パターンに基づく表情認識

JABID Taskeed; CHAE Oksam

文献

J-GLOBAL ID：201202250977822959 整理番号：12A0889207

局所推移パターンに基づく表情認識

Facial Expression Recognition Based on Local Transitional Pattern

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資料名：
巻： 15 号： 5 ページ： 2007-2018 発行年： 2012年05月
JST資料番号： L7416A ISSN： 1343-4500 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)

人間は社会的な相互作用の中で重要な手がかりをもたらしてくれることから,他人の顔を絶えず観察している。このような手がかりの中で,人の感情の状態を識別することが最も重要な部分を演じている。最近のヒューマンコンピューターインタラクション技術は,人の感情の状態を識別することを必要とする人間と人間の相互関係のような方法で,人間と相互関係を持つための電子装置を求め始めた。自動表情解析は人間の感情の状態を識別する上で大きな役割を果たしており,またヒューマンコンピューターインタラクションの分野で効果的に利用することができる。効果的な顔の特徴は,成功を収めた表情認識システムの最も重要な部分である。本論文では新しい顔の特徴,すなわち顔の形状を十分表現でき,表情認識で優れた性能を実現できる局所推移パターン(LTP)を提供した。LTPの特徴は,隣接画素の異なるレベルにおける強度変化の推移を比較することによって取得した。画像もしくは画像パッチ中のLTP符号の分布は,各画像の出現を描写するための特徴ベクトルとして用いた。表情の画像は,異なるカーネルのサポートベクトルマシンにより原型の表情に分類した。Cohn-Kanade表情データベ-スを用いた実験結果を他の方法と比較し,本LTP記述子の優位性を実証した。(翻訳著者抄録)

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パターン認識

引用文献 (29件)：

[1] Chakraborty, A., Konar, A., Chakraborty, U. K., and Chatterjee, A., Emotion Recognition From Facial Expressions and Its Control Using Fuzzy Logic, IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics Part A: Systems and Humans, 39(2009), 726-743.
[2] Daugman, J., Faze and Gesture Recognition: An Overview, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(1997),675-676.
[3] Tian, Y. -L., Brown, L., Hampapur, A., Pankanti, S., Senior, A. W., and Bolle, R. M., Real World Real-time Automatic Recognition of Facial Expressions, Proc. IEEE workshop on Performance Evaluation of Tracking and Surveillance, 2003.
[4] Mitra, S., and Acharya, T., Gesture Recognition: A Survey," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part C: Applications and Reviews, 37 (2007), 311-324.
[5] Zhao, G., and Pietikainen, M., Boosted multi-resolution spatiotemporal descriptors for facial expression recognition, Pattern Recognition Letters, 30 (2009), 1117-1127.

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