顔認証への適用を目的とした個人固有の表情特徴空間の形成に関する研究

个体特定面部表情特征空间的形成及其在人脸识别中的应用研究

基本信息

  • 批准号:
    18700192
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.24万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份:
    2006
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2006 至 2007
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

顔表情からの感情認識は,マンマシン間の自然な対話を実現するための一手法として有用である.感情を表す表情パターンは人物ごとに異なるが,表情に表出しようとする感情や表情から知覚される感情は人物によらず普遍と考えられる.すなわち,表情から感情の程度を推定するためには,物理的パラメータである個人固有の表情パターンを如何に抽出し,これらを普遍な心理的パラメータである感情に如何に対応付けるかが重要な課題と考える.本研究では,教師なし学習アルゴリズムのSOM(Self-Organizing Maps)と教師あり学習アルゴリズムのCPN(Counter Propagation Networks)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の生成手法について検討を加えた.具体的には,初めに,SOMを用いて表情画像の階層的分類を行い,個人固有の表情カテゴリを抽出した.次に,CPNを用いて,各表情カテゴリの類似性及び連続性に基づいた表情パターンのデータ拡張を行った.また,上述の処理と並行し,Russellの円環モデル(心理空間モデル)の座標値をCPNの教師信号として入力することにより,物理的パラメータ(表情パターン)と心理的パラメータ(感情)を対応付ける個人固有の感情特徴空間(感情空間マップ)を生成した.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-不快」及び「覚醒度」を指標とする感情の程度を推定することが可能となった.また,感情空間マップ上の状態遷移より,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.
面部表情的情绪识别作为实现人与机器之间的自然交互的方法是有用的。表达情绪的面部表情模式因人而异,但可以从面部表情和感知情绪中识别情绪。也就是说,情绪的高低可以从面部表情来判断。为了估计强度,我们认为重要的问题是如何提取个体特定的面部表情模式(物理参数),以及如何将这些模式与情绪(通用的心理参数)联系起来。无监督学习算法。 Maps)和监督学习算法CPN(Counter Propagation)我们研究了一种生成个体特定情感特征空间的方法,该空间表达面部表情模式的物理变化和情绪变化之间的对应关系。我们使用面部表情图像进行层次分类。接下来,我们根据每个面部表情类别(心理空间模型)坐标值的相似性和连续性,使用CPN来增强面部表情模式的数据作为CPN教师信号。通过输入“愉快-不愉快”和以“觉醒水平”为指标来估计情绪的程度已经成为可能。而且还清楚的是,可以根据情绪空间图上的状态转变来估计由于面部表情的时间变化而引起的情绪的转变。因此,所提出的方法被证明作为情绪估计方法是有用的。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
顔パターンの階層的位相変化に基づく表情特徴空間の形成
基于面部图案分层相位变化的面部表情特征空间的形成
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  • 通讯作者:
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