分析・合成のための表情記述パラメータ推定
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概要
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人とコンピュータがFace-to-Faccでコミュニケーションできるような環境の構築を目指している。これまで、5層ニューラルネットの恒等写像能力を用いて、17次元の表情パラメータ空間をその中間層に3次元に圧縮して感情空間と仮定し、表情からこの空間への写像とその逆写像(感情空間→表情)を実現し表情の分析・合成を行うシステムの構築を行った。一方で、この逆写像能力の心理学的妥当性を獲得すべく感情空間から合成される表情を刺激に主観評価実験もすでに行っている。しかしながら、ニューラルネットによって生成された感情空間は、主に心理学の分野で用いられているFACS(Facial Action Coding Systcm)に基づき生成されたものである。したがって、表情→感情空間のマッピングの入力はAUパラメータであるために入力された顔画像からまずAUを推定する必要がある。本論文では主に、ニューラルネットを用いたAU推定の手法について述べる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-11
著者
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