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J-GLOBAL ID：202002263140085508   整理番号：20A0433935

人間における3D顔表情認識へのランドマークベースの多点ワーピング手法【JST・京大機械翻訳】

Landmark-based Multi-Points Warping Approach to 3D Facial Expression Recognition in Human

著者 (5件)： Agbolade Olalekan (Faculty of Computer Science & IT Universiti Putra Malaysia,Department of Computer Science,Selangor,Malaysia) ,  Nazri Azree (Faculty of Computer Science & IT Universiti Putra Malaysia,Department of Computer Science,Selangor,Malaysia) ,  Yaakob Razali (Faculty of Computer Science & IT Universiti Putra Malaysia,Department of Computer Science,Selangor,Malaysia) ,  Ghani Abdul Azim (Faculty of Computer Science & IT Universiti Putra Malaysia,Department of Software Engineering,Selangor,Malaysia) ,  Cheah Yoke Kqueen (Universiti Putra Malaysia,Department of Biomedical Science,Selangor,Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： AiDAS  ページ： 180-185  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： H-サピエンスにおける発現は,それが社会的コミュニケーションに至るとき,顕著な役割を果たす。ヒトによるこの発現の同定は比較的容易で正確である。しかしながら,機械による3Dにおける同じ結果を達成することは,コンピュータビジョンにおける難問のままである。これは,3Dにおける顔データ獲得に直面する現在の課題によるものである。すなわち,顔点ディジタル化のためのホモロジーの欠如や複雑な数学的解析である。本研究では,人間における顔表情認識を,3D顔ランドマークに対するマルチポイントワーピングの応用により提案した。結果は,表情が最も低い認識精度を持っているのに対して,Surprise表現は最も高い認識精度を持っていることを示した。分類装置は99.58%の認識精度を達成した。Copyright 2020 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： 表情 ,  ホモロジー ,  分類装置 ,  *三次元 ,  コミュニケーション ,  データ収集 ,  コンピュータビジョン ,  ヒト
準シソーラス用語： 認識精度 ,  数学的解析 ,  ディジタル化 ,  *ワーピング ,  ランドマーク ,  *表情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (6件)： 人間 ,  3D ,  顔表情認識 ,  ランドマーク ,  ワーピング ,  手法