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| ■論文No. |
PI22036,IIS22049 |
| ■ページ数 |
6ページ |
■発行日
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2022/08/23 |
| ■タイトル |
3次元顔データを用いた機械学習による表情認識 |
| ■タイトル(英語) |
Facial expression recognition by machine learning using 3D face data |
| ■著者名 |
光岡 和真(徳島大学),浮田 浩行(徳島大学) |
| ■著者名(英語) |
Kazuma Mitsuoka(Tokushima University),Hiroyuki Ukida(Tokushima University) |
| ■価格 |
会員 ¥440 一般 ¥660 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会 |
| ■本誌 |
2022年8月26日知覚情報/次世代産業システム合同研究会
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| ■本誌掲載ページ |
5-10ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
表情認識|三次元顔データ|機械学習|ＬｉｇｈｔＧＢＭ|Facial Expression recognition|3D face data|Machine learning|LightGBM |
| ■要約(日本語) |
本研究では，人間の様々な表情を認識する方法について提案する．ここでは，3次元顔データによる平常時の顔との差の情報を用い，機械学習にて識別することで精度を向上させる．具体的には，RGB-Dカメラを用いて，まず，平常時の顔の3次元データを取得する．次に，ある表情の顔を撮影し，その3次元顔データを取得する．平常顔と表情顔の違いを角度で表わし，LightGBMを用いて表情認識を行う．実験では，97.8%の識別精度が得られた． |
| ■要約(英語) |
In this study, we propose a method for recognizing various facial expressions of humans. The proposed method improves the accuracy of recognition by using machine learning．It uses information of differences from normal face and expressive face using 3D face data. In this method, we first acquire 3D face data of normal face using an RGB-D camera. Next, a face with a certain expressive face is captured and its 3D face data is obtained. The difference between normal face and expressive face is represented by angles, and facial expression recognition is performed using LightGBM. In our experiments, 97.8% discrimination accuracy is achieved. |
| ■版 型 |
A4 |
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