2-D 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, 心理学や工学などさまざま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きた.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.また表情の動き情報のすべてが利用対象にされていない.本論文では, 顔画像の特徴部分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(2-D 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, 表情と無表情の顔画像全体に対する2-D CDT係数の低周波部分の差分のみをそのままニューラルネットワークに学習させ, 表情空間へのマッピングを実現している.60人(×5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った結果, 学習用に用いた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
- 1998-07-25
著者
-
田所 嘉昭
豊橋技術科学大学
-
尾田 政臣
立命館大学文学部心理学科
-
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
-
肖 業貴
県立広島女子大学
-
肖 業貴
佐賀大学理工学部
-
尾田 政臣
立命館大学
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