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J-GLOBAL ID：201702215859288210   整理番号：17A0310552

自発的表情認識のためのGrassmann多様体上の学習プロトタイプとsimiles【Powered by NICT】

Learning prototypes and similes on Grassmann manifold for spontaneous expression recognition

著者 (4件)： Liu Mengyi (Key Laboratory of Intelligent Information Processing of Chinese Academy of Sciences (CAS), Institute of Computing Technology, CAS, Beijing 100190, China) ,  Wang Ruiping (Key Laboratory of Intelligent Information Processing of Chinese Academy of Sciences (CAS), Institute of Computing Technology, CAS, Beijing 100190, China) ,  Shan Shiguang (Key Laboratory of Intelligent Information Processing of Chinese Academy of Sciences (CAS), Institute of Computing Technology, CAS, Beijing 100190, China) ,  Chen Xilin (Key Laboratory of Intelligent Information Processing of Chinese Academy of Sciences (CAS), Institute of Computing Technology, CAS, Beijing 100190, China)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 147  ページ： 95-101  発行年： 2016年06月 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビデオ自発的表情認識は同じ発現カテゴリーの発現様式と実行速度の両方の大きな個人間変動のために挑戦的な課題である。鍵の一つは,効果的に顔変動を捕捉し,性格の影響を緩和することができるロバストな表現法を調べることである。本論文では,著者らは,表現,すなわち「プロトタイプ」を行う場合,異なる被験者により一般に共有されることができることを典型的なパターンを学習することを提案した。特に,ここではまず,顔領域の統計的モデル(すなわち,線形部分空間)を適用し各ビデオに特異的な発現パターンを生成した。クラスタリングアルゴリズムは,すべてのこれらの発現パターンに採用し,クラスタ手段は「プロトタイプ」と見なされている。従って,我々の学習された「プロトタイプ」への個人特異的パターンの類似性を測定するための「simile」特徴を設計した。両技術はGrassmann多様体,特徴符号化方法を濃縮し,固有の測地線を導入することにより,データ構造をより良好に明らかにに行った。見せかけおよび自然発現データベース双方上での包括的実験を行った。全ての結果により,本手法が最先端の性能的に優れており,データベースを横断するシナリオ下で良好な伝達能力を持つことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 録画装置 ,  データ構造 ,  *Grassmann多様体 ,  類似性 ,  ロバスト性 ,  データベース ,  *学習 ,  *プロトタイプ ,  測地線 ,  線形性
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  遺伝子発現パターン ,  部分空間 ,  被験者 ,  *表情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 発現プロトタイプ ,  Simile表現 ,  Grassmann多様体 ,  自発的表情認識

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 表情認識 ,  Grassmann多様体 ,  学習 ,  プロトタイプ