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：
石井雅樹
金额：
$ 2.24万
依托单位：
Akita Research and Development Center
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.

面部表情的情感识别是一种实现人机上自然对话的方法。表达情绪的面部表情模式因人而异，但是从面部表情和面部表情表达的情绪中感知到的情感被认为是普遍的。换句话说，为了估计面部表情的情感程度，人们认为要提取个人的独特面部表达模式，即物理参数，以及如何与普遍的心理参数相对应。在这项研究中，我们有一个无监督的学习算法的自组织图（SOM）和监督学习算法的CPN（反传播）。使用网络，我们研究了一种产生个体特定情感特征空间的方法，该空间表达了面部模式的物理变化与情绪变化之间的对应关系。具体来说，首先，我们使用SOM进行了面部图像的层次分类，以提取个人特定的面部类别。接下来，我们使用CPN根据每个面部类别的相似性和连续性来扩展面部模式数据。此外，与上述处理同时，我们将Russell圆形模型（心理空间模型）的坐标值应用于CPN。通过输入数据，生成了一个特定的情感特征空间（情感空间图），该空间与物理参数（表达模式）和心理参数（情感）相对应。通过使用情感空间图，有可能使用“愉悦的不同情”和“觉醒程度”作为面部模式变化的指标来估计情绪程度。此外，情感空间图上的状态转变表明，情绪的进展以及面部表情的时间变化可以估算，并且所提出的方法被证明是一种估计情绪的方法。