Research on Adaptive Learning Mechanism of the Facial Expression Feature Space

面部表情特征空间自适应学习机制研究

基本信息

  • 批准号:
    20700174
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.83万
  • 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:
    2008
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2008 至 2009
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

In this research, we proposed a facial expression recognition model with the capability of additional learning with the Fuzzy ART incorporated as well. To demonstrate how useful it can be, we conducted some basic experiments for evaluation purposes with both joyful expressions and no facial expressions examined. Results show clearly that the facial expression feature space that we created using the method we proposed was capable of capturing additional knowledge while it maintained the existing knowledge as it was without alteration. The results we obtained demonstrate that the proposed method can be useful for an adaptive facial expression recognition model that has a robustness feature along the time axis.
在这项研究中,我们提出了一种面部表情识别模型,该模型具有额外学习的能力,并结合了 Fuzzy ART。为了证明它有多有用,我们进行了一些用于评估目的的基本实验,其中包括快乐的表情和不检查面部表情的情况。结果清楚地表明,我们使用我们提出的方法创建的面部表情特征空间能够捕获额外的知识,同时保持现有知识不变。我们获得的结果表明,所提出的方法可用于沿时间轴具有鲁棒性特征的自适应面部表情识别模型。

项目成果

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专利数量(0)
Extraction of Subject-Specific Facial Expression Categories and Generation of Facial Expression Feature Space using Self-Mapping
使用自映射提取特定主题的面部表情类别并生成面部表情特征空间
Generation of Emotional Feature Space based on Topological Characteristics of Facial Expression Images
基于面部表情图像拓扑特征的情感特征空间生成
  • DOI:
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    M. Ishii;K. Sato;H. Madokoro;M. Nishida
  • 通讯作者:
    M. Nishida
顔表情を対象とした感情特徴空間の生成~「快-不快」及び「覚醒度」を指標とした感情の定量化手法~
以面部表情为对象的情感特征空间的生成~以“高兴-不高兴”和“唤醒程度”为指标的情感量化方法~
  • DOI:
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    石井雅樹;西田眞
  • 通讯作者:
    西田眞
適応的学習機能を有する表情認識モデルに関する基礎研究
具有自适应学习功能的面部表情识别模型基础研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    須藤一向;石井雅樹;下井信浩
  • 通讯作者:
    下井信浩
Generation of Facial Expression Map using Supervised and Unsupervised Learning, Machine
使用监督和无监督学习、机器生成面部表情图
  • DOI:
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    M. Ishii;K. Sato;H. Madokoro;M. Nishida
  • 通讯作者:
    M. Nishida
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    2020
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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