2.5Ｄ部分顔画像からの顔表情認識

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2008-03-11
• タイトル: 2.5Ｄ部分顔画像からの顔表情認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Novel Method of Facial Expression Recognition from A 2.5D Partial Face Image
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 福井大学大学院工学研究科
• 著者所属: 福井大学大学院工学研究科
• 著者所属: 福井大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Information Science, University of Fukui
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Information Science, University of Fukui
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Information Science, University of Fukui
• 著者名: チャロンポン・ティーカパン; 東海彰吾; 長谷, 博行
• 著者名(英): Theekapun, Charoenpong; Shogo, Tokai; Hiroyuki, Hase
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では、-45 度から +45度の視点から撮った 1 枚の2.5，部分顔画像から表情を認識する方法を提案する｡まず 2.5 部分顔画像から顔対称面を検出して全体顔画像を復元する｡復元された 3Ｄ 顔画像から､顔からの相対位置が安定な顔平面を計算する｡顔表面から出る法線と計算された顔平面上の交点を利用して表情認識を二通りの方法で試みた｡一つは交点密度を特徴とする方法であり､他は平常顔からの変位を特徴とする方法である｡本論文では､顔平面を有効な範囲をいくつかのの小領域に分割し､それぞれの小領域の交点密度と代表変位ベクトルを特徴とした｡表情は平常顔､笑顔､怒り顔､驚き顔の 4 節類を対象とした｡認識器として SVM を利用した結果､二つの手法とも ４ 表情のうち笑顔の認識率が最もよく､また角度が大きくなるに従って認識率は多少下降し 45 度からの部分笑顔では約 90％ となった｡他の表情は笑顔より数％ から 10％ 程度認織率が低くなった｡両特徴の比較では､変位ベクトルによる方法の方が 10％ 以上良い認識率を示した。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Due to the existing problem for recognizing facial expression from side view face, this paper propose a new method for recognizing facial expression by using a 2.5D partial face image. The 2.5D partial face image is captured from a viewpoint between -/+45°. This method consists of two parts: crossing points and displacement vector. First, the 3D virtual expression face is reconstructed from a 2.5D partial face image. The facial expression is analyzed in term of the crossing point distribution on the face plane. Second, a displacement vectors are computed by using the movement direction pointing from the crossing point of normal face to the crossing point of expression face. Finally, the crossing point distribution and displacement vectors are used for facial expression recognition by means of support vector machines. The experiments were done for four facial expressions (neutral, anger, surprise and smiling) from 22 persons, based on the assumption that the person has been known. The results show the feasibility of the proposed method.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2008, 号 27(2008-CVIM-162), p. 477-482, 発行日 2008-03-11
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会