微妙な表情変化検出のためのGabor特徴を用いた学習型顔認識手法(若葉研究者の集い4,サマーセミナー2012〜高精細化時代のビジョン技術〜)
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概要
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デジタルサイネージなどのインタラクティブメディアにおいて,人間の微妙な表情の識別が重要である.本稿では,単眼カメラで撮影した1枚の顔画像から,通常のニュートラル(無表情)と微妙な喜びの表情の2種類を識別する手法を提案する.提案手法では,しわの角度やほりの凹凸などの顔の形状特徴を,顔上に配置した複数の検出ウィンドウにおいてGaborフィルタを用いて抽出する.このとき,角度分解能の高いGaborフィルタ群を用いることで,微妙な表情変化を捉える.抽出ウィンドウやGaborフィルタパラメータを学習により自動で設定し,表情変化の有無を推定する.324枚の実画像を用いた実験の結果,再現率0.84,適合率0.91,処理時間210msecを確認した.
- 2012-08-27
著者
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