有限要素法を用いた表情基本単位の抽出と感情の認識(一般セッション(2))(ユビキタスコンピューティングのためのパターン認識・理解)
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概要
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表情は人間にとって非常に身近な存在であると同時に,個人的かつノンバーバルな情報を担っている.そこで,表情をデータベース化して蓄積することにより,コミュニケーションにおける円滑な意思疎通に利用することができる.このような背景から,本研究では表情基本単位の抽出および感情認識の手法を提案する.具体的には,表情動作を3次元時系列で取得し,各特徴点の相対的な位置関係や時系列を考慮した効果的な認識を目的としている.提案手法では表情データに有限要素法を応用し,各部位の変位情報から外力情報を導いている.さらにデータマイニングにより,各表情の基本単位として抽出した相関ルールを用いて感情の認識を行っている.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-11