2005 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)
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 / SD法 / 因子分析 / 顔の3次元モデル |
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| Research Abstract |
顔の高次印象には多種多様なものが存在するが、本年度は特に品性印象に着目し、顔画像から抽出される顔パターンの物理的特徴を用いて品性という高次印象を規定する高次元ダイナミックモデルを構築することに取り組んだ。これまでに本プロジェクトで提案してきた「印象変換ベクトル法」にもとづく顔画像の印象変換操作を品性という高次印象について適用し、その妥当性を心理学的に検証することにした。印象変換ベクトル法は、2次元の顔パターンを形状とテクスチャを表す高次元ベクトルに分離して表現し、それぞれを独立に主成分分析して顔の多様性を記述する低次元のパラメータを求め、それらを用いた線形判別関数を異なる印象の2群の顔データ間で求めることによって、印象変化をもたらすパラメータの変位を求め、任意の顔画像に対して印象変換を施すという処理である。実験では、主成分ごとに操作して得られた合成顔画像の印象の心理評定に対してSD法・因子分析を行うことで、顔の品性印象に対する感度の高いパラメータをあらかじめ選定し、それらを選択的に用いて求めた印象変換ベクトルによる顔の印象変換の効果を心理実験によって比較・評定することで、品性という高次印象に寄与する顔画像の物理的パラメータの抽出とその妥当性を明らかにした。
併せて、顔印象の高次元ダイナミックモデルの工学的応用の一つとして提唱してきた、顔の印象を人為的に操作する前述の印象変換システムを、顔の立体形状を表現する3次元モデルに拡張することの有効性を実験的に検証した。
さらには、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。
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Research Products
(16 results)
