2004 Fiscal Year Annual Research Report
顔の多義的・統合的印象を創出する高次元ダイナミックモデルの構築とイメージ処理応用
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15300076
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| Research Institution | Hosei University |
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Principal Investigator |
赤松 茂 法政大学, 工学部, 教授 (50339503)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
行場 次朗 東北大学, 大学院・文学研究科, 教授 (50142899)
磯野 勝宣 インテック, ウェブ・アンド・ゲノム・インフォマティクス(株), 技術部・研究員
若原 徹 法政大学, 情報科学部, 教授 (40339510)
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| Keywords | 感性情報処理 / 顔の印象 / 主成分分析 / 顔の認識 / 顔画像生成 / セマンティックディファレンシャル法 |
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| Research Abstract |
人間に認知される顔の印象をその顔画像の2次元的特徴を用いて推定する高次元ダイナミックモデルの構築に引き続き取り組んだ。様々な印象の顔を含む画像サンプルに対して、各パターンの形状とテクスチャを表す高次元ベクトルに主成分分析を施すことで、顔の物理レベルでの多様性を表現する低次のパラメータ軸を抽出した。これらのパラメータ値を系統的に変動させて生成される合成顔画像に対して多変量印象評定実験を行うことにより、先にSD法を用いた実験によって抽出された積極性、力量性、品性など、顔の印象を規定する主要因子に対して特に強く作用する物理的パラメータ軸の抽出を行った。そして、「品性」に代表される高次の印象次元で対極に位置する顔画像群を収集し、それら2群の間を連続的に移行させうる印象変換ベクトルを、上記の検討によって選択された物理的パラメータを変数とすることで導く。この印象変換ベクトルを用いて合成された顔画像が、高次の印象次元において実際に意図したとおりの印象変化を醸し出すかどうかを検証する実験を現在展開中である。さらにこれらの高次の印象次元での変化が再認記憶に与える影響を調べ、顔の記憶に関する従来知見と比較する実験を進めている。これと並行して、顔の形状とテクスチャ情報を同期して表現した高次元データが、個人差、人種・性差などの属性、表情に表される感情をどの程度反映しているかを定量的に明らかにし、これらの認識判定タスクへの応用可能性を明らかにするため、昨年度に引き続き、顔画像による本人認証・男女の判別・表情の認識というパターン認識の課題における性能の分析と評価を行った。また、高次元ダイナミックモデルの工学的応用の一つとしてこれまでに提唱した入力顔画像の印象を人為的に変化させるシステムについて、新たに幾つかの印象次元について有効性を検証した。また、顔の3次元形状を反映した特徴の導入による拡張について、その有効性の検証を進めている。
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