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J-GLOBAL ID：201802295279131747   整理番号：18A1449417

BandletとKW技術に基づく移動アプリケーション顔感情認識【JST・京大機械翻訳】

Facial emotion recognition based on Bandlet and KW technology for mobile appli-cations

著者 (2件)： Zhang Xiaohua (成都東軟学院 計算机科学与技術系,四川 都江堰,611844) ,  Huang Bo (成都東軟学院 計算机科学与技術系,四川 都江堰,611844)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 54  号： 10  ページ： 213-218,255  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 感情知覚移動アプリケーションの知能とユーザの受容性のため,感情知覚移動の応用は絶えず増加している。モバイル機器の処理能力が限られているため、モバイル機器上の感情認識方法のアルゴリズムはリアルタイムと高効率を実現し、移動応用上の高精度と低計算複雑度の感情識別方法を提案した。この方式において,顔ビデオは,スマートフォンのカメラで捕らえられて,いくつかの代表的フレームをビデオから抽出して,顔領域を顔検出モジュールによって抽出した。顔領域はBandlet変換によって処理され,その結果,ウェーブレットは重複しないサブブロックに分割される。各ブロックの局所二値パターンのヒストグラムを計算し、すべてのブロックのヒストグラムを関連させ、顔画像の特徴集合を記述する。Kruskal-Wallis検定を用いて,顔の画像特徴集合から最も優位な特徴を選び,これらの特徴をガウス混合モデル分類器に送って感情認識を行った。実験結果は,この方法が妥当な時間で高い認識精度を達成することを示した。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 ,  スマートフォン ,  ヒストグラム ,  *応用プログラム ,  画像特性 ,  録画装置 ,  顔画像 ,  カメラ ,  波束 ,  計算量
準シソーラス用語： 認識精度 ,  Gauss混合モデル ,  実時間 ,  モバイルデバイス ,  *感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： emotion recognition ,  mobile applications ,  Bandlet transform ,  local binary patterns ,  Kruskal-Wallis test

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： アプリケーション ,  感情認識