空間周波数を用いたベクトルマッチングによる顔画像の表情認識
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概要
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顔画像の表情認識に関する研究が近年多く行われ, 様々な手法が提案されている.特に, 最近2次元顔画像の2次元コサイン変換(2-D DCT)とニューラルネットワークを用いた認識手法が提案された.それは, 表情顔画像から無表情顔画像を引いた差分画像の2-D DCTの低周波数部分をニューラルネットに学習させる手法であり, 高い認識率を有する.しかし, 認識に貢献しないDCT係数の使用によるネットワークの肥大化や認識コストが問題点である.しかも, それは, 従来の多くの手法と同様, 無表情顔画像が学習とテストの両方において必要である.本研究では, まず, 認識に貢献しないDCT係数を排除するためのマスクパターンを作成し, ベクトルマッチングによる表情認識法を提案する.次に, 無表情顔画像を全く必要としない, いわゆるブラインド表情認識法の提案を行う.実験により両手法の有効性と問題点を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-10-18
著者
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