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J-GLOBAL ID：201702246841147587   整理番号：17A1570774

表情画像の垂直相互相関配列に基づく感情認識【Powered by NICT】

Emotion recognition based on vertical cross correlation sequence of facial expression images

著者 (7件)： Rashid M. I. (Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka, Bangladesh) ,  Hasan M. (Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka, Bangladesh) ,  Yeasmin N. (Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka, Bangladesh) ,  Shahnaz C. (Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka, Bangladesh) ,  Fattah S. A. (Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka, Bangladesh) ,  Zhu W. P. (Concordia University, Montreal, Canada) ,  Ahmed M. O. (Concordia University, Montreal, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MWSCAS  ページ： 1344-1347  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： 感情などの通信の非言語的方法を分析することができるならば,人間からのコマンド抽出は,機械の容易になる。本論文では,人間の顔表情画像からの感情の抽出の効率を改善することに焦点を当てた。本実験で抽出した特徴は,7クラス表現の提示した異なるモデルの213画像を含むJAFFE(日本人女性顔表情)データベースから得た。それらの画像はいくつかの段階を経て微細化し,感情を認識する分類プロセスのために調製した。ビオラJonesアルゴリズムを用いたROI(関心領域)を見つけるために,人間の感情は顕著に観察され,検出することができ,次にROI部品は,いくつかの前処理の後に,別々に分割した。これら前処理した分割部品を用いて,著者らは変化に関する情報を与えるこの特徴ベクトルを構築するために相互相関を行った。k-NN分類器は,テスト画像から感情を検出するために使用した。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： モデル ,  *表情 ,  精密化 ,  言語 ,  前処理 ,  女性 ,  *画像 ,  アルゴリズム ,  データベース
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  関心領域 ,  日本人 ,  顔表情 ,  *感情認識 ,  *相互相関 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 表情 ,  垂直 ,  相互相関 ,  感情認識