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顔表情の計算機による表現.学習と認識

研究課題

研究課題/領域番号 04236210
研究種目

重点領域研究

配分区分補助金
研究機関大阪大学

研究代表者

徐 剛  大阪大学, 基礎工学部, 助手 (90226374)

研究分担者 山口 智浩  大阪大学, 基礎工学部, 助手 (00240838)
研究期間 (年度) 1992
研究課題ステータス 完了 (1992年度)
配分額 *注記
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
1992年度: 1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
キーワード表情認識 / 顔特徴の抽出 / 顔特徴の追跡 / ローカルテンプレート / グローバルモデル
研究概要

顔表情の認識は感性情報処理の一例として、非常に注目されている。我々は処理を以下のように分ける。まず、最初の入力画像において顔の特徴を自動的に決定する。次は、その後の画像系列において顔の特徴を追跡し、動き情報を抽出する。最後に、表情の動的モデルと照合することで、認識を行う。
本年度には、我々はまず顔特徴の抽出と追跡について研究を行った。表情と関係が深いものとして、口の両端、眼の両端、眉毛の内側の端、共8点を顔の特徴として選んだ。画像は顔の正面から、画像いっぱいに写るように撮ったものとする。我々は各特徴のローカルなテンプレートと顔の器官間の位置関係というグローバルモデルとを両方用いて、総合的に判断して、ロバストな顔特徴が自動的に抽出できると考える。具体的には、まず、各特徴のテンプレートを用意し、画像全体で相関値を計算し、最も似ている5点を特徴の候補として抽出する。次に、特徴の相互関係を記述したグローバルモデルに照らして、特徴の候補から真のものを選ぶ。以上の方法で、か
なりの確率で特徴の抽出ができた。
顔特徴の追跡は、抽出された特徴の領域をテンプレートとして、連続画像において、相関法により近傍で探索することで実現した。今後は、以上で得られた動き情報を用いて、表情の表現と認識を行う予定である。

報告書

(1件)
  • 1992 実績報告書

URL: 

公開日: 1992-04-01   更新日: 2016-04-21  

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