2次元DCTとニューラルネットワークを用いた顔画像の表情認識
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概要
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人物の顔表情の認識は, 心理学や工学など様々な分野での応用が期待され, 今まで多くの手法が提案されて来た. しかし, そのほとんどは, 顔の特徴部分の動きを表情認識の基本情報としており, その特徴部分の切り出しやオンライン処理時の追従を必要とし, 処理が複雑である. 本報告では, 顔画像の局所領域の切り出しを全く必要としない, 顔画像全体に対する2次元離散コサイン変換(2D-DCT)とニューラルネットワークを用いた新しい表情分析法を提案する. この方法では, 顔画像全体の2D-DCT係数の低周波成分のみをそのままニューラルネットワークに学習させ, 表情空間への非線形マッピングを実現している. 60人の60×4表情の顔画像からなる正規化画像データベースに対して実験を行なった結果, 学習に用いた40人の表情顔画像に対して表情認識率が100%, 残りの未学習表情顔画像に対しては最高で95%の表情認識率を得た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-24
著者
-
田所 嘉昭
豊橋技術科学大学
-
チャンドラシリ N.p.
東京大学工学部
-
N.p. チャンドラシリ
東京大学工学部
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尾田 政臣
ATR人間情報通信研究所
-
肖 業貴
県立広島女子大学
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肖 業貴
豊橋技術科学大学工学部情報工学系
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尾田 政臣
立命館大学
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