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J-GLOBAL ID：201202253354558206   整理番号：12A1422242

動画系列における3次元形状推定が顔表情の高精度評価を与える

3D shape estimation in video sequences provides high precision evaluation of facial expressions

著者 (8件)： JENI Laszlo A. (Univ. of Tokyo, JPN) ,  LOERINCZ Andras (Eoetvoes Lorand Univ., HUN) ,  NAGY Tamas (Eoetvoes Lorand Univ., HUN) ,  PALOTAI Zsolt (Sparsense Inc., USA) ,  SEBOEK Judit (Eoetvoes Lorand Univ., HUN) ,  SZABO Zoltan (Eoetvoes Lorand Univ., HUN) ,  TAKACS Daniel (Eoetvoes Lorand Univ., HUN) ,  TAKACS Daniel (Realeyes Data Services Ltd., GBR)
資料名： Image and Vision Computing  (Image and Vision Computing)
巻： 30  号： 10  ページ： 785-795  発行年： 2012年10月 
JST資料番号： A0611C  ISSN： 0262-8856  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人に独立で姿勢拘束のない顔表情の推定やアクションユニット(AU)の強度推定は,状況分析や自動ビデオアノテーションにとって重要である。CK+データベースの未加工の2次元形状データを評価し,分類のためにプロクラステス変換や多クラスSVM leave-one-out法を用いた。形状の詳細の関連性や強度を明らかにする100%に近い性能にたどり着いた。正確な3次元形状情報は動画系列上で制約のある局所モデル(CLM)を用いて計算した。そのような系列は推定されたCLM形状から時間平均3次元人間平均形状(PMS)を計算する機会を提供し,それは減算で人独立な感情推定を生じさせる。CK+データにおいてPMSはAU0正規化よりもかなりの向上を示した。すなわち,感情分類やAU強度推定に関する最新技術の性能に到達し,時々上回った。3次元CLMからの3次元PMSはBU 4DFEデータベースからの異なる姿勢や異なる被験者に対して,3次元感情データベースのレンダリングによって研究された姿勢拘束のない感情推定を提供する。3次元形状のCLM適合から導出された正面形状を評価した。その結果から形状推定単独でロバストで高品質な姿勢拘束のない感情分類や,AU強度推定のために使うことができることが明らかになった。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *画像認識 ,  *レンダリング ,  画像データベース ,  *感情 ,  推定 ,  ロバスト性 ,  動画像 ,  三次元 ,  評価試験 ,  姿勢
準シソーラス用語： 感情データベース ,  感情推定 ,  形状推定 ,  顔表情

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 動画 ,  系列 ,  3次元形状 ,  推定 ,  顔表情 ,  精度評価