表情認識に有効な顔部品からの特徴量の抽出と個人別認識ルールを用いた表情認識の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS3-8

グループ名: 【C】平成16年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2004/09/02

タイトル(英語): Effective Feature Extraction Algorithm from Facial Parts and the Recognition of Facial Expressions Based on the Recognition Rules Constructed from a Individual Person

著者名: 中溝 哲士(工学院大学),羽田 健一(工学院大学),中村 納(工学院大学)

著者名(英語): Satoshi Nakamizo(Kogakuin University),Ken-ichi Haneda(Kogakuin University),Osamu Nakamura(Kogakuin University)

キーワード: 表情認識|修正HSV表色系|参照点抽出|特徴量抽出|メンバシップ関数|Facial Expressions Recognition|Modified HSV Color System|Reference Point Extraction|Feature Amount Extraction|Membership Function

要約(日本語): 顔表情の自動認識は，人間と機械との意志疎通を円滑にするマン・マシンインタフェースを構築する上で極めて重要である．表情の認識には目や口などの顔各部位の位置を特定し，その詳細な動きを捉え，有効な特徴量を抽出する必要がある．本報告では，従来手法と比較して，より正確に顔各部位の位置を特定し，参照点の抽出および顔領域の正規化の精度の向上を図り，顔各部位から特徴量の高精度な抽出を行った．表情の認識においては，未知の人物の表情にも高精度で認識できるようにするため，予め用意された知識を用いるのではなく，個人別の表情認識知識を生成した上で，メンバシップ関数における適合度より総合的に判断して行った．

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