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J-GLOBAL ID：201702272660053439   整理番号：17A1392663

感情と覚醒レベルの動的評価における顔熱特徴の使用に向けて【Powered by NICT】

Toward Use of Facial Thermal Features in Dynamic Assessment of Affect and Arousal Level

著者 (3件)： Khan Masood Mehmood (Mechanical Engineering Department, Faculty of Science and Engineering, Curtin University, Bentley Campus, Perth, Western Australia, Australia) ,  Ward Robert D. (School of Human and Health Sciences and School of Computing and Engineering, University of Huddersfield, Huddersfield, West Yorkshire, U.K) ,  Ingleby Michael (University of Huddersfield, Huddersfield, West Yorkshire, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Affective Computing  (IEEE Transactions on Affective Computing)
巻： 8  号： 3  ページ： 412-425  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2423A  ISSN： 1949-3045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 感情と覚醒レベルの自動評価は,臨床診断における心理士と精神科医を助けることができる感情を意識したロボットヒト相互作用を可能にする。本研究では,感情と覚醒評価を自動化における主要な困難を同定し,それらのいくつかを克服する試みを行った。最初の熱赤外画像を解析し,影響および/または覚醒レベルの変化はhaeとmodynamic変化,ある種の顔面筋に沿って集中の原因となるかを調べた。これらの濃度を用いて,影響/覚醒誘導される顔面温度変化を測定した。2段階パターン認識スキーマのステップ1では,「間の影響」と「の間の覚醒レベルの変動を用いて,顔面熱測定の主成分(PC)として顔面熱特性を導出した。これらPCの最も影響を用いて,異なる影響のための特徴空間をクラスタ化し,続いて影響クラスタへの熱的特徴のセットを帰属した。ステップ2では,高,中,温和な覚醒レベルに分配される影響クラスタ。試験顔ベクトル間の距離と単一感情状態に属する三覚醒レベルでサブクラスタの重心,ステップ1から同定され,同定された感情状態の覚醒水準を決定するために使用される。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： 熱特性 ,  自動化 ,  ベクトル ,  パターン認識 ,  赤外線画像 ,  *覚醒 ,  データ構造 ,  クラスタ化 ,  重心 ,  熱量測定 ,  相互作用 ,  クラスタ ,  温度変動
準シソーラス用語： 感情状態 ,  特徴空間 , 【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)： 感情 ,  覚醒 ,  評価 ,  顔