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J-GLOBAL ID：202002258353441691   整理番号：20A0938091

ファジィクラスタリングに基づく「怒り」表情細分割手法の検討【JST・京大機械翻訳】

Research on”Angry”Expression Subdivision Method Based on Fuzzy Clustering

著者 (2件)： Lin Qiaomin (南京郵電大学 計算机学院,江蘇 南京 210023;南京郵電大学教育科学与技術学院,江蘇南京210003) ,  Pan Min (南京郵電大学 計算机学院,江蘇 南京,210023)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 30  号： 1  ページ： 44-49  発行年： 2020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： 感情計算とヒューマンコンピュータインタラクションの迅速な発展に伴い、コンピュータの感情認識能力はますます多くの関心を集めている。近年、顔表情認識には多くの方法があるが、表情階層の細分化に関する研究は多くない。現在、ネット約車運転手とバス乗客の情緒失効状況はカメラ監視システムのタイムリーな検出ができないため、この研究はこの問題の解決に役立っている。本論文では、「怒怒」表情に対して階層細分化研究を行った。まず第一に,大分類感情認識をRBFニューラルネットワークによって実行して,次に,部分的連続画像サンプルを,認識した’怒り’情動のマルチフレームビデオ画像サンプルから選択した。次に,連続サンプルを選択して融合クラスタリングを行い,初期クラスタ中心の数を決定した。最後に、適応ニューロファジー推論システム(adaptiveneural-basedfuzzyinferencesystem、ANFIS)により、識別された怒り表情を分けて、スコアが高いほど怒りの程度が高くなる。革新点は情緒サンプル画像の選択にあり、人の情緒に基づいて一定の生成過程があり、同じ個人の“怒怒”を選択する時の連続多枚の画像をサンプルとする。実験結果は,この方法の有効性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  *クラスタ化 ,  監視装置 ,  *クラスタ ,  乗客 ,  *分割法 ,  表情 ,  有効性 ,  コンピュータ ,  ファジィニューラルネットワーク
準シソーラス用語： ヒューマンコンピュータインタラクション ,  ビデオ画像 ,  画像列 ,  表情認識 ,  感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ファジィクラスタリング ,  怒り ,  表情 ,  分割手法