@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00017906,
 author = {熊野, 史朗 and 大塚, 和弘 and 大和, 淳司 and 前田, 英作 and 佐藤洋一 and Shiro, Kumano and Kazuhiro, Otsuka and Junji, Yamato and Eisaku, Maeda and Yoichi, Sato},
 issue = {2},
 journal = {情報処理学会論文誌コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）},
 month = {Jul},
 note = {本論文では，単眼動画像に基づいた，人物の頭部姿勢変動に頑健な表情認識手法を提案する．複雑な顔モデルを用いる従来の手法には，その顔モデルの作成に，ステレオシステムや事前の膨大な学習データの収集を要するなどの問題があった．そこで，本論文では，その問題の解決を目指し，その場で簡単に作成可能な変動輝度テンプレートと呼ぶ新たな顔モデルを用いた手法を提案する．変動輝度テンプレートは，形状モデル，顔部品の周辺に配置した離散的な注目点の集合，および，それらの注目点の表情変化による輝度変化をモデル化したものからなる．本手法は，変動輝度テンプレートを用い，パーティクルフィルタの枠組みで頭部姿勢と表情を同時に推定する．実験を行ったところ，カメラ正面に対して水平方向±40[deg]の範囲の頭部姿勢において，90%程度の高い表情認識率が得られた．, In this paper, we propose a method for pose-invariant facial expression recognition from monocular video sequences. Existing methods require stereo cameras or the preparation of a large amount of learning data to generate an accurate face model. With the aim of solving these problems, we propose a novel face model, called the variable-intensity template, which can be generated with very little time and effort. The variable-intensity template consists of a face shape model, a set of discrete interest points defined in the vicinity of facial parts, and an intensity model which describes how the intensity of interest points vary with different facial expressions. By using this model in the framework of a particle filter, our method is capable of estimating facial poses and expressions simultaneously. Experiments demonstrate the effectiveness of our method. A recognition rate of about 90% was achieved for horizontal facial orientations over the range of ±40 degrees from the frontal view.},
 pages = {50--62},
 title = {変動輝度テンプレートによる頭部姿勢と表情の同時推定},
 volume = {1},
 year = {2008}
}