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J-GLOBAL ID：201802291715052170   整理番号：18A2106941

主成分分析(PCA)法を用いたストレスと正常に関する顔特徴抽出の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of Facial Feature Extraction on Stress and Normal Using Principal Component Analysis(PCA) Method

著者 (3件)： Kirana Mira Chandra (Politeknik Negeri Batam, Informatics Engineering Department, Batam, Indonesia) ,  Putra Yogsal Ramadhan (Politeknik Negeri Batam, Informatics Engineering Department, Batam, Indonesia) ,  Sari Festy Winda (Politeknik Negeri Batam, Informatics Engineering Department, Batam, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICICI-BME  ページ： 100-105  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： 顔は,ユニークな1人の生体計測特性に含まれる。人の顔を見ることにより,ストレスがあるか否かを知ることができる。顔上の応力の値を決定するために,画像処理技術を用いて法線面と応力面の間の抽出された顔特徴の比較分析を行った。本研究では,特徴抽出に用いる主成分分析法を用いて,各顔画像データの特徴を知ることができる。顔画像ストレスと画像正常を同定するために,著者らはアンケート抑欝不安ストレススケール(DASS)を使用した。抽出面法線と応力の比較の最終段階において。画像データの解析グラフの結果は,応力が平均画像を超える割合で50.38%に達し,平均画像の下の割合は49.63%に達した。一方,顔画像のデータは平均画像の割合が平均画像を上回り,平均値が56.19%以下になった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  生体計測 ,  画像処理 ,  アンケート ,  *主成分分析 ,  画像 ,  顔画像
準シソーラス用語： 画像データ ,  比較分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 主成分分析 ,  PCA ,  法 ,  ストレス ,  顔 ,  特徴抽出