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J-GLOBAL ID：201902231909411781   整理番号：19A0512370

顔表情認識のための局所指向性三値パターン【JST・京大機械翻訳】

Local Directional Ternary Pattern for Facial Expression Recognition

著者 (4件)： Ryu Byungyong (Department of Computer Engineering, Kyung Hee University, Seoul, South Korea) ,  Rivera Adin Ramirez (Institute of Computing, University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  Kim Jaemyun (Department of Computer Engineering, Kyung Hee University, Seoul, South Korea) ,  Chae Oksam (Department of Computer Engineering, Kyung Hee University, Seoul, South Korea)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 12  ページ： 6006-6018  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,顔表情認識のための新しい顔記述子,局所指向性三元パターン(LDTP)を提案した。LDTPは,エッジ領域におけるエッジパターンのロバスト性を利用し,滑らかな領域におけるエッジベース法の弱点を克服するために,指向性情報と三成分パターンを用いることにより,感情関連特徴(すなわち,眼,eye,鼻と口)の情報を効率的に符号化する。著者らの提案は,顔をいくつかの領域に分割し,符号を一様にサンプルする既存のヒストグラムベースの顔記述法とは異なり,顔記述子を構築するために2レベル格子を使用し,異なるスケールで表現関連情報をサンプリングする。安定符号(非表現に高度に関連する)に対して粗い格子を用い,活性符号に対してより微細な格子(表現に高度に関連する)を用いた。このマルチレベルアプローチにより,表情の粗い特徴をまだ特性化しながら,顔運動のより細かい粒子記述を行うことができる。さらに,感情関連顔領域からアクティブLDTP符号を学習した。著者らは,性能を評価するために,個人依存および独立交差検証方式を使用することによって,著者らの方法をテストした。この手法は,6つのデータセットに対する顔表情認識の全体的な精度を改善することを示した。Copyright 2019 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： *指向性 ,  *表情 ,  キャラクタリゼーション ,  ロバスト性 ,  ヒストグラム
準シソーラス用語： マルチレベル ,  *表情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 顔表情認識 ,  指向性 ,  三値