顔キーポイントの移動方向コードに基づく個人差の影響を受けにくい表情認識

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS16061

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2016/03/28

タイトル(英語): Person-invariant facial expression recognition based on coded motion direction of keypoints of facial parts

著者名: 佐々木 康輔(中京大学),橋本 学(中京大学),長田 典子(関西学院大学)

著者名(英語): Kosuke Sasaki(The Graduate School at Chukyo University),Manabu Hashimoto(The Graduate School at Chukyo University),Noriko Nagata(The Graduate School at Kwansei University)

キーワード: 微妙な表情|個人依存性|顔キーポイント|表情認識|subtle facial expression|person-independence|facial parts keypoints|facial expression recognition

要約(日本語): 表情識別性能が学習者に依存せず，微妙な表情を認識する手法を提案する．学習者に依存しないために，顔キーポイントの移動方向に注目し，方向と移動量をコード化した移動方向コードを特徴量とする．16名の顔データを学習し，非学習顔データ1名を無表情，微妙な笑顔，大仰な笑顔に識別する実験を17-fold cross-validationで評価した結果，F値が0.85であることを確認した．これは従来の幾何学特徴を用いた手法に比べて，F値で0.37高い結果である．

要約(英語): We propose a person-independent method for classifying subtle facial expression. We defined features representing movements of facial keypoints. Its classification accuracy was evaluated using the facial images of unlearned people. The results showed the average F-measure was 0.91 for expressionless face, 0.77 for subtle smile, and 0.87 for exaggerated smile.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,271 Kバイト