表情クラス特徴を考慮した独立成分分析(ICA-EMC)による顔画像の表情解析(顔・ジェスチャ認識のためのパターン認識メディア理解,一般)
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概要
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表情解析において用いられる手法として独立成分分析(Independent Component Analysis : ICA)があるICAにより導出された基底には直交制約がなく,導出された基底に直行制約がある主成分分析(PCA)などより表情特徴を的確に表している可能性がある.しかし,ICAはPCAなどと同様に表情クラス特徴を考慮せず基底を導出していることから,これを考慮することでICAの表情クラス分離度が上昇すると期待される.本報告では表情解析において,クラス特徴に基づく固有空間法(EMC)により導出される表情クラス特徴が考慮された基底を用いた独立成分分析(ICA-EMC)を与え,表情解析特性を検討する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-11-11
著者
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