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J-GLOBAL ID：201402202083533300   整理番号：14A0957266

人間の認識領域に基づく表情認識

Facial Expression Recognition Based upon Human Cognitive Regions

著者 (3件)： ZHANG Huiquan (Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda Univ.) ,  LUO Sha (Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda Univ.) ,  YOSHIE Osamu (Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda Univ.)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 134  号： 8  ページ： 1148-1156 (J-STAGE)  発行年： 2014年 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  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： 局所的顔特徴と画像特徴との関連性を発見することは,表情認識に関する現在の挑戦の1つである。個人差によって引き起こされるマイナスの効果を緩和するために,この論文では,6つの人間の認識領域から表情を認識できる人間の認識力に基づくアプローチを提案する。提案するアプローチは,全体的な顔の領域を抽出するために,局所2値パターン(LBP)の表現を利用して,人間の顔面を6つの認識領域に分割するために擬似3D表面モデルを確立する。最後に,著者らは,表現を認識するために6つの領域のLBPの変化傾向と体積分布を統合する。これまでの多くの研究と異なり,このアプローチは全体的な顔特徴の代わりに局所的特徴から表現を認識する。さらに,局所的特徴は個人の特異性のために,関心ポイントベースの特徴よりさらに,ロバストである。著者らの提案するアプローチを検証するために,著者らは拡張Cohn-Kanade(CK+)表情データベースで実験を行った。その結果,提案するアプローチが,効率的に顔を特定領域に分割して,顔の表情を認識できることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 画像特性 ,  *パターン認識 ,  個体差 ,  *セグメンテーション ,  ロバスト性 ,  個人差
準シソーラス用語： 画像特徴 ,  *顔の表情認識 ,  顔特徴 ,  *領域抽出

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (17件)：

• (1) P. Ekman and W. Friesen: “Facial Action Coding System”, Palo Alto, CA: Consulting Psychologists Press (1978)
• (2) MPEG Video and SNHC: “Text of ISO/IEC FDIS 14 496-3: Audio”, In Atlantic City MPEG Mtg., Doc. ISO/MPEG N2503 (1998)
• (3) G. Littlewort, M. Bartlett, I. Fasel, J. Susskind, and J. Movellan: “Dynamics of facial expression extracted automatically from video”, In Proc. CVPR (2004)
• (4) C. Shan, S. Gong, and P. W. McOwan: “Robust Facial Expression Recognition Using Local Binary Patterns”, In Proc. IEEE ICIP, pp. 370-373 (2005)
• (5) M. S. Bartlett, G. Littlewort, I. Fasel, and J. R. Movellan: “Real time face detection and expression recognition: Development and application to human-computer interaction”, In Proc. CVPR (2003)

タイトルに関連する用語 (2件)： 人間 ,  表情認識