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J-GLOBAL ID：202002266935461077   整理番号：20A0080651

表情認識のための点の距離と面積に基づく顔特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Facial Features Extraction Based on Distance and Area of Points for Expression Recognition

著者 (5件)： Rusydi Muhammad Ilhamdi (Universitas Andalas Padang,Department of Electrical Engineering Faculty of Engineering,Indonesia) ,  Hadelina Rizka (Universitas Andalas Padang,Department of Electrical Engineering Faculty of Engineering,Indonesia) ,  Samuel Oluwarotimi W. (Shenzen Institutes of Advanced Technology Chinese Academy of Sciences Beijing,China) ,  Setiawan Agung Wahyu (School of Electrical Engineering and Informatics Institut Teknologi Bandung,Bandung,Indonesia) ,  Machbub Carmadi (School of Electrical Engineering and Informatics Institut Teknologi Bandung,Bandung,Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ACIRS  ページ： 211-215  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： 顔表情は,個人の感情状態/心を解読できる情報を提供する非言語コミュニケーションの手段である。顔表情認識は様々な分野で適用されており,近年ますます興味ある研究分野になっている。顔表情認識の重要な側面は特徴抽出プロセスである。そこで,本論文では,表情検出のための新しい顔特徴抽出法を提案した。提案した方法は,Kinect v.2によって提供された2つまたは3つの顔の点によって形成される距離と面積の計算に基づいている。この計算を用いて顔特徴を得た。次に,潜在的に幸福,dis突風,驚surpri,およびangの表現を区別するために使用できる特徴を選択する。抽出過程の結果から,全部で6つの顔特徴が口,eye,および頬の周りに位置する12点から形成された。表情予測のために構築された人工ニューラルネットワークモデルへの入力として,顔特徴を後に適用した。全体の結果は,提案方法が参加者の表現を正確に予測することにおいて75%の成功率を達成することができることを示した。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： 突風 ,  表情 ,  *特徴抽出
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  Kinect ,  非言語的コミュニケーション ,  顔表情 ,  *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 (4件)： 表情認識 ,  面積 ,  顔 ,  特徴抽出