2016 Fiscal Year Annual Research Report
Micro-expression detection based on high spatial and temporal resolution motion analysis
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15K21307
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| Research Institution | Kochi University of Technology |
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Principal Investigator |
栗原 徹 高知工科大学, 情報学群, 准教授 (50401245)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 顔認識 / 表情認識 / パターン認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、動画像を解析することにより、瞬時に表れて消えるわずか0.2 秒以下の表情を捉え認識し、人の隠された感情を計算機で理解する微表情を検出するシステムの実現を試みた。
具体的には、まず、深層学習技術を適用し、顔のランドマークを追跡する手法を開発した。これにより、顔の上下動や左右の動きなど表情変化とは関係ない運動の影響を受けずに、顔の重要なランドマークを追跡することが可能となった。そうして、得られたランドマークから顔表面上のいくつかの注目領域を自動的に決定する。こうして求められたそれぞれの注目領域でオプティカルフローに基づくHOOF(Histgram of Oriented Optical Flow)特徴量を求めた。これは運動の方向を離散化したビンを考え領域内で投票する方法である。こうして得られた特徴量を元に認識手法の1つであるSVM(サポートベクトルマシン）により微表情を検出した。
微表情の検出はある程度の精度で可能となったが、その内容（ポジティブな反応なのか、ネガティブな反応なのか、どういった感情が隠されているのか）については、まったく情報が得られていない。これについてもこれまでの表情に関する学問的知見をもとに解析を進める必要があると考えている。一方で、信頼できる微表情のデータ収集は非常に困難であった。このため、ランドマークの学習や手法の検証という点では十分に行えたとは言い切れない。
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