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■論文No.
■ページ数 8ページ
■発行日
2018/05/01
■タイトル

顔キーポイントの移動方向コードに基づく個人差の影響を受けにくい表情認識

■タイトル(英語)

Person-invariant Facial Expression Recognition based on Coded Movement Direction of Keypoints of Facial Parts

■著者名 佐々木 康輔(中京大学 大学院 情報科学研究科),渡邉 健斗(中京大学 工学部),橋本 学(中京大学 大学院 情報科学研究科),長田 典子(関西学院大学 大学院 理工学研究科)
■著者名(英語) Kosuke Sasaki (Graduate School of Computer and Cognitive Sciences, Chukyo University), Kento Watanabe (School of Engineering, Chukyo University), Manabu Hashimoto (Graduate School of Computer and Cognitive Sciences, Chukyo University), Noriko Nagata (Grad
■価格 会員 ¥550 一般 ¥770
■書籍種類 論文誌(論文単位)
■グループ名 【C】電子・情報・システム部門
■本誌 電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) Vol.138 No.5 (2018) 特集:データの計測・解析と制御技術への応用
■本誌掲載ページ 611-618ページ
■原稿種別 論文/日本語
■電子版へのリンク https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/138/5/138_611/_article/-char/ja/
■キーワード 微妙な表情,個人依存性,顔キーポイント,表情認識  subtle facial expression,person invariance,facial parts keypoints,facial expression recognition
■要約(日本語)
■要約(英語) This paper describes a person-invariant method of classifying subtle facial expressions. The method uses keypoints detected by using a face tracking tool called “Face Tracker”. It describes features such as coded movements of keypoints and uses them for classification. Its classification accuracy was evaluated using the facial images of unlearned people. The results showed the average F-measure was 0.93 for neutral (expressionless) facial images, 0.78 for subtle smile images, and 0.93 for exaggerated smile images.
■版 型 A4
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