自己写像特性を用いた顔表情カテゴリーの抽出と感情空間マップの生成(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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本論文では,教師なし学習のSOMと教師あり学習のCPNを用いることにより,表情パターンの物理的変化量と感情の変化量の対応関係を表現する個人固有の感情特徴空間(感情空間マップ)の生成手法を提案する.具体的には,SOMにより個人固有の表情パターンを抽出した後, Russellの円環モデル(心理空間モデル)を教師信号とするCPNを用いて,表情パターンの変化の程度と感情の程度の対応関係を導き出した.感情空間マップを用いることにより,表情パターンの変化に対して「快一不快」及び「覚醒度」を指標とする感1青の程度を推定することが可能となった.また,空間上の状態遷移より,表情の時間的変化に伴う感情の推移を推定可能であることが明らかとなり,提案手法は感情の推定手法として有用であることが示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-11-01
著者
-
西田 眞
秋田大学 工学資源学部 情報工学科
-
間所 洋和
秋田県立大学システム科学技術学部
-
佐藤 和人
秋田県立大学システム科学技術学部
-
西田 眞
秋田大学工学資源学部
-
西田 眞
秋田大 工学資源
-
石井 雅樹
秋田県立大学システム科学技術学部
-
石井 雅樹
秋田県立大学
-
佐藤 和人
秋田県立大学 システム科学技術学部
-
間所 洋和
秋田県立大学 システム科学技術学部
-
佐藤 和人
秋田県立大学
-
間所 洋和
秋田県立大学
-
西田 眞
秋田大学工学資源学研究科情報工学専攻
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