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J-GLOBAL ID：201902244889551683   整理番号：19A0516942

スマートシティにおける医療改善のための顔表情モニタリングシステム【JST・京大機械翻訳】

A Facial-Expression Monitoring System for Improved Healthcare in Smart Cities

著者 (5件)： Muhammad Ghulam (Department of Computer Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Alsulaiman Mansour (Department of Computer Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Amin Syed Umar (Department of Computer Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Ghoneim Ahmed (Department of Software Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Alhamid Mohammed F. (Department of Software Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 10871-10881  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： ヒトの顔表情は異なる健康状態で変化する;したがって,顔表情認識システムは,ヘルスケアフレームワークに有益である。本論文では,スマート都市におけるヘルスケアのサービスを改善するために,表情認識システムを提案した。提案したシステムは,サブバンドを顔画像に適用してサブバンドを抽出する。次に,重みづけ,中心対称局所二値パターンをブロックにより各サブバンドブロックに適用した。ブロックのCS-LBPヒストグラムを連結して,顔画像の特徴ベクトルを生成した。任意の特徴選択技術は,最も支配的な特徴を選択し,次に,2つの分類器に供給される。すなわち,Gauss混合モデルとサポートベクトルマシンである。これらの分類器のスコアを重みによって融合し,信頼度スコアを生成し,それを用いて顔表情のタイプについての決定を行った。いくつかの実験を,提案したシステムを検証するために大量のデータを用いて実行した。実験結果は,提案したシステムが99.95%の精度で顔表情を認識できることを示した。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： 都市 ,  顔画像 ,  ヒストグラム ,  重みづけ ,  サポートベクトルマシン ,  ヒト ,  *監視装置 ,  特徴選択 ,  対称性
準シソーラス用語： スコア ,  Gauss混合モデル ,  特徴ベクトル ,  サブバンド ,  *顔表情 ,  *スマートシティ , 【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 (4件)： スマートシティ ,  医療 ,  顔表情 ,  モニタリングシステム