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J-GLOBAL ID：201702242219107444   整理番号：17A1038279

顔表情分類のためのEuclidとマンハッタン距離測度の比較【Powered by NICT】

Comparison between Euclidean and Manhattan distance measure for facial expressions classification

著者 (5件)： Greche Latifa (Laboratory of Renewable Energy and Intelligent Systems, Faculty of Sciences and Technology, SMBA University, Fez, Morocco) ,  Jazouli Maha (Laboratory of Intelligent Systems and Applications, Faculty of Sciences and Technology, SMBA University, Fez, Morocco) ,  Es-Sbai Najia (Laboratory of Renewable Energy and Intelligent Systems, Faculty of Sciences and Technology, SMBA University, Fez, Morocco) ,  Majda Aicha (Laboratory of Intelligent Systems and Applications, Faculty of Sciences and Technology, SMBA University, Fez, Morocco) ,  Zarghili Arsalane (Laboratory of Intelligent Systems and Applications, Faculty of Sciences and Technology, SMBA University, Fez, Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WITS  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,顔の121ランドマーク点間の距離計算の二つの異なる方法に依存する,喜び,驚き,悲しみ,怒り,嫌悪,恐怖を含む六表情の分類結果を比較した。顔の特徴第二の事例では,最初のケースでL1ノルム(マンハッタン距離)とL2ノルム(ユークリッド距離)を用いて計算した。訓練と試験データはkinectセンサを用いて収集した。標識データセットは各被験者の顔から抽出した121ランドマーク点の配列を含む喜び,驚き,悲しみ,怒り,嫌悪,恐怖を含む六表情を示す。分類は一つの隠れ層を持つ多層フィードフォワードニューラルネットワークを用いて実現した。Euclid顔距離に関する訓練の初期段階で達成された良好な認識率。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： センサ ,  *表情
準シソーラス用語： 認識率 ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  隠れ層 ,  喜び ,  Euclid距離 ,  L2ノルム ,  L1ノルム ,  顔の特徴 ,  距離計算 ,  ランドマーク ,  *距離測度 ,  *マンハッタン ,  *顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 顔表情 ,  分類 ,  マンハッタン ,  距離測度