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学術雑誌論文
人文科学
社会科学
自然科学
このアイテムのアクセス数:
71
件
(
2025-06-21
17:09 集計
)
Permalink : https://hdl.handle.net/10114/4393
閲覧可能ファイル
ファイル
フォーマット
サイズ
閲覧回数
説明
R017_IEICE21
pdf
983 KB
241
論文情報
ファイル出力
アイテムタイプ
テクニカルレポート
タイトル
特別講演 人による認知特性と整合した顔表情認識のための特徴表現法
その他のタイトル
A psychologically plausible representation of facial expressions
著者
e-Rad 研究者番号
50339503
著者名
赤松, 茂
著者名
AKAMATSU, Shigeru
言語
jpn
ISSN
09135685
出版者
電子情報通信学会
雑誌名
電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解
電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解
巻
102
号
651
開始ページ
25
終了ページ
32
発行年
2003-02-13
著者版フラグ
Version of Record
キーワード
顔表情の認識
特徴抽出
主成分分析
線形判別分析法
顔の認知モデル
Facial expression recognition
Feature extraction
Principal component analysis
Linear discriminant analysis
Face processing model
内容記述
信学技報 Technical Report of IEICE. PRMU2002-205
抄録
顔の表情があらわす感情カテゴリをコンピュータで認識するための顔パターンの特徴表現法として、形状とテクスチャを分離して表した特徴に対して主成分分析を行うという、従来のEigenface法の拡張について検討した。これにより、感情カテゴリを認識する精度の向上が期待できるだけでなく、人間による感情カテゴリ判断、快・不快や覚醒度の認知、表情認知と個人識別の独立性などの心理学的な知見と整合性の高い認識が実現できる見通しが得られた。
This paper describes a linear representation of the separated shape and texture spaces obtained by principal component analysis of the facial images. We have shown that the representation can code facial expressions in a from that can not only support their recognition in good categorization rates but also is consistent with psychological accounts of facial expression recognition developed by cognitive and social psychologists.
権利
Copyright (C) 2003, IEICE
本文データは学協会の許諾に基づきCiNiiから複製したものである
資源タイプ
Article
書誌レコードID
AN10541106
インデックス
資料タイプ別
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学術雑誌論文
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自然科学
301 学術雑誌論文
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自然科学
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