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J-GLOBAL ID：202202265152924430   整理番号：22A0494658

顔麻痺の定量的評価のための動的カーネルを用いた表現モデリング【JST・京大機械翻訳】

Expression Modeling Using Dynamic Kernels for Quantitative Assessment of Facial Paralysis

著者 (3件)： Perveen Nazil (Department of Computer Science and Engineering, IIT Hyderabad, Hyderabad, India) ,  Mohan Chalavadi Krishna (Department of Computer Science and Engineering, IIT Hyderabad, Hyderabad, India) ,  Chen Yen Wei (College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Kusatsu, Shiga, Japan)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1474  ページ： 372-393  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顔面麻痺は,顔面の片側または両側で顔面筋の動きの困難さを生じる症候群である。本論文では,顔麻痺の定量的評価を動的カーネルを用いて提案し,顔の麻痺を検出し,異なる顔表情のモデリングにより人間の顔に対する様々な影響レベルを求めた。最初に,顔の筋肉の動きは,各ビデオの時空間特徴によって局所的に捉えられる。すべてのビデオから抽出した空間-時間特性を用いて,大Gauss混合モデル(GMM)を訓練して,グローバルに顔面筋肉の動力学を学習した。ビデオのような可変長パターンにおけるこれら局所および大域的特徴を処理するために,動的カーネルモデリング手法の使用を提案した。動的カーネルは,音声,ビデオなどの可変長データパターンを,固定長データパターンにマッピングするか,またはGMM統計から得た表現の識別集合を選択することにより,例えば新しいカーネルを生成することにより,一般的に知られている。本研究では,顔表情のモデリングのための3種類の動的カーネル,すなわち明示的マッピングカーネル,確率ベースカーネル,および中間マッチングカーネルを調べた。次に,これらのカーネルを,顔麻痺の重症度レベルを検出するためにサポートベクトルマシン(SVM)を用いた分類のための特徴ベクトルとして使用した。顔面麻痺の定量的評価のための提案した動的カーネルモデリングアプローチの有効性を,異なる重症度レベルの39人の顔面麻痺患者の自己収集顔面麻痺ビデオデータセット上で示した。収集したデータセットは,異なる年齢グループと性別からの患者を含み,さらに,ビデオは,被験者と視野変動に対してロバストに提案されたモデルを作るための7つの異なる視野角から記録される。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 録画装置 ,  *麻痺性疾患 ,  顔面神経麻痺 ,  有効性 ,  ロバスト性 ,  顔面筋 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 被験者 ,  視野角 ,  特徴ベクトル ,  Gauss混合モデル ,  定量的評価 ,  重症度 ,  顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 顔面神経麻ひ ,  空間と時間の特徴 ,  Gauss混合モデル ,  動的カーネル ,  表現モデリング ,  柳原グレーディングスケール

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)： 顔 ,  麻痺 ,  定量的評価 ,  カーネル ,  表現 ,  モデリング