文献

J-GLOBAL ID：201702298702321078   整理番号：17A1676984

オプティカルフロー推定値のマイクロ表情捕捉【JST・京大機械翻訳】

Micro-expression spotting using optical flow magnitude estimation

著者 (5件)： Jiang Bo (北京科技大学 計算机与通信工程学院,北京,100083) ,  Jie Lun (北京科技大学 計算机与通信工程学院,北京,100083) ,  Liu Xin (北京科技大学 計算机与通信工程学院,北京,100083) ,  Han Jing (北京科技大学 計算机与通信工程学院,北京,100083) ,  Wang Zhiliang (北京科技大学 計算机与通信工程学院,北京,100083)
資料名： Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 51  号： 3  ページ： 577-583,589  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1536A  ISSN： 1008-973X  CODEN： ZDXGFS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 力の加速度パラメータを用いて、顔表情の変化過程を記述し、変化速度を直接反映し、表情シーケンス中の不完全筋肉運動によるマイクロ表情キーフレームを有効に捕捉する。Horn-Schunck(H-S)オプティカルフロー法を用いて,連続的に移動する顔画像シーケンスによって,移動目標の運動特性を抽出した。光学的歪テンソルアルゴリズムを用いて,運動特性におけるオプティカルフロー速度の推定により,加速度パラメータを導出した。グローバル閾値アルゴリズムを用いて,加速度値と速度をテンソル値と分類し,比較することによって,マイクロ表情画像シーケンスのキーフレームを抽出することができた。Oulu大学のマイクロ表情データベースにおける16個の実験対象の88個のマイクロ表情の断片を実験サンプルとして、平均正解率は80.7%に達し、光学テンソルのみを用いたアルゴリズムの正確な識別率より12.5%高かった。実験結果により,提案した加速度パラメータがマイクロ表情抽出に対してより有効であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *表情 ,  データベース ,  *捕獲 ,  推定量 ,  *オプティカルフロー ,  加速度 ,  テンソル
準シソーラス用語： 認識率 ,  正解率 ,  歪テンソル ,  移動目標 ,  画像列 ,  キーフレーム ,  顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： micro-expression spotting ,  Horn-Schunck (H-S) optical flow method ,  acceleration magnitude estimation ,  global threshold method ,  motion features ,  optical strain tensor

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： オプティカルフロー ,  推定値 ,  表情 ,  捕捉