顔器官輪郭の自動抽出と表情認識の自動化

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概要

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本報告では,まず,眉,目,口などの顔器官の自動抽出を実現する方法を示し,20人の日本人の6基本表情を用いて評価した結果,十分精度良く顔器官輪郭が抽出できることを示す。著者らは既に,表情のない中立顔については自動顔器官輪郭抽出を実現しているが,表情が様々に変化した場合に対応できるものではなかった。そこで,中立顔において抽出した顔器官輪郭を基に,弾性輪郭モデルを用いて基本的な顔器官輪郭形状を保ちつつ,画像エネルギーにより輪郭を追跡する手法を提案した。この手法により,どのように表情が変化しても,時系列顔画像を用いることにより顔器官輪郭を高精度で追跡できることを示した。また,表情の分類を自律的に行わせるために教師無しの自己組織化ニューラルネットワークであるCALMを採用し,自律的な表情分類と表情認識を行った結果,20人の日本人被験者の6基本表情を対象に,最大約75%の認識正解率を得た。
1999-11-19

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