ニューラルネットワークを用いた笑顔の認識
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概要
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表情認識や個人同定では,主成分分析(Principal Component Analysis : PCA)を用いた手法が有名である.本稿ではPCAを高速化したSimple PCAを用いて顔構成部品の次元圧縮を行い,主成分ベクトルと画像との余弦距離を類似度特徴とする.また従来の表情認識では,意図的に作られた表情を用いて識別することが一般的であった.ここでは,表情の一つである笑顔に着目し,ニューラルネットワーク(Neural Networks : NN)を用いることによって,自然な(真の)笑顔であるか否かを識別することが可能な,笑顔の認識手法を提案する.また,実データを用いて本手法の有効性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-06-26
著者
-
赤松 則男
徳島大学工学部知能情報工学科
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福見 稔
徳島大学工学部
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安酸 史子
福岡県立大学看護学部
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安酸 史子
岡山県立大学保健福祉学部
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安酸 史子
福岡県立大学
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安酸 史子
福岡県立大学 看護学部老年看護学講座
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中野 実代子
福岡県立大学看護学部
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満倉 靖恵
徳島大学工学部知能情報工学科
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満倉 靖恵
徳島大学工学部
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安酸 史子
福岡県立大学看護学部臨床看護学系
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