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J-GLOBAL ID:201802274882047291   整理番号:18A0615216

笑い表情のHMM生成【Powered by NICT】

HMM-based generation of laughter facial expression
著者 (2件):
資料名:
巻: 98  ページ: 28-41  発行年: 2018年 
JST資料番号: W1590A  ISSN: 0167-6393  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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本論文では,隠れMarkovモデル(HMM)の話者依存訓練による視覚的笑い声生成のためのモデルを提案した。部品で構成されている1)分離H MMを用いてモデル化した顔と2)と頭部運動3)瞬目は発生した眼けん軌跡に後処理段階として添加した。モデルは,ユーモアのあるビデオを見ている1男性被験者で記録された表情のデータベース上で訓練される。市販マーカーベースのモーションキャプチャシステムを用いて,ビジュアルデータを記録した。顔面変形と同じ転写によるモデリング頭部運動は,結果としての頭部運動の剛性のために最良の選択ではないことを示した予備的研究。最後に,発生した顔面笑い軌跡は,3D顔モデルのアニメーションに使用され,対応するアニメーションはビデオで描写される。以前の方法に比べて改善を評価し,グランドトルース軌跡の知覚を比較するために実施したオンライン知覚MOS試験。結果は,この新しい方法が,以前のものよりも優れていることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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応用心理学  ,  図形・画像処理一般  ,  情報加工一般 
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