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J-GLOBAL ID：201902227811502186   整理番号：19A1849384

機械学習に基づく顔感情認識手法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Face Emotion Recognition Based on Machine Learning

著者 (4件)： Li Guangpeng (国防科技大学 計算机学院,湖南 長沙,410073) ,  Liu Bo (国防科技大学 計算机学院,湖南 長沙,410073) ,  Li Kun (国防大学政治学院 教研保障中心信息技術室,上海,201602) ,  Huang Siqi (大連交通大学 軟件学院,遼寧 大連,116000)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 29  号： 5  ページ： 27-31  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  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： 本論文では、顔情動認識の全過程に用いるアルゴリズムについて分析と総括を行い、国内外の顔情動認識における論文と報告を参考にして、機械学習に基づく従来の顔画像情動識別方法を提案した。本論文では、顔表情の核心部位(目、眉毛、鼻と口巴)に重点を置いて、これらの部位の特徴ベクトルを顔表情の主要な特徴として処理する。顔のキーポイント特徴抽出アルゴリズムは,顔特徴位置の位置決めにおいて,回帰ベースのExplicitShapeRegressionアルゴリズムに基づく。Gaborウェーブレットは優れた生物工学的効果を持つため、表情の変化をよく表現できるため、本文の特徴抽出アルゴリズムはGaborウェーブレットを用いる。しかし、抽出した特徴次元が高すぎ、アルゴリズムが複雑で、時間がかかるため、後期にPCAアルゴリズムを用いて次元縮小処理を行い、次元縮小後に表情分類を行う。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *機械学習 ,  次元縮小 ,  特徴抽出 ,  波束 ,  表情 ,  顔画像 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  顔表情 ,  *感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  顔 ,  感情認識 ,  手法 ,  研究