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顔特徴・顔印象の定量的解析手法を利用した顔認知要因の解明について以下の研究を行った。
（１）顔特徴の自動抽出方法の高精度化 ： 髪領域の明度と彩度の分布を調べることにより、白髪や茶髪も含めた髪領域を安定して抽出できるようにした。眉領域の画素数を数えながら多段で閾値処理を行うことにより、眉領域の抽出精度を向上させた。また、撮影条件の違いや個人差の影響を受けやすい顎輪郭と口に関して、処理条件を変えた複数手法を選択的に適用させることで特徴点抽出の精度向上を図った。
（２）異なるカテゴリーに属する顔の間の特徴・印象の解析 ： (a) 顔輪郭の図形的特徴（丸、四角、ベース、三角等）に着目し、遺伝的アルゴリズムを用いて各図形的特徴に対応した典型顔を生成した。典型顔と入力顔間のマハラノビス距離を評価することにより、入力顔輪郭の図形的特徴付けを行えるようにした。(b) 正面顔から少しずつ角度を回転させた斜め顔のサンプルを収集し、顔輪郭、眉、目、鼻、口各々の形状に対する固有空間を求めた。顔向きの違いに対応する主成分を求めることにより、サンプルには含まれない任意の顔向きの似顔絵の生成を可能にした。
（３）顔特徴・印象に対する解析手法の実利用 ： 車のフロントフェース画像を対象にして、部品形状・配置各々の主成分得点に対する対話的操作システムを開発した。本システムを利用して、車のフロントフェース画像に対する印象解析を行った。更に、精悍な、かわいいなどの印象を持った車のフロントフェース画像をデータベースから検索できるようにした。
（４）表情認識 ： 顔を額、眉及び目、鼻、口の４領域に分け、各領域の組合せを変えながらSub-block eigenphase法をベースにした表情認識を行う。この結果のモードを求めることにより認識率の向上を図ると共に、顔領域の部分的オクルージョンに頑健な表情認識手法を開発した。
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