口唇の局所領域における形状特徴解析とグループ化に関する検討

唇部局部区域形状特征分析与分组研究

• 批准号: 24919012
• 负责人: 高橋 毅
• 金额: $ 0.32万
• 依托单位: Akita University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
• 财政年份: 2012
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2012 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-24919012/
• 关键词: 生体情報; 口唇形状; 分類手法

○研究目的:"発話に伴う口唇の動き特徴"を用いたインタフェースはユーザのスキルや身体的ハンディキャップによる情報機器の利用格差を軽減可能である。しかしながら,実用化には発話内容認識精度の向上が不可欠である。そこで本研究では,認識精度向上のための,口唇の局所形状特徴に基づいたユーザのグループ化手法の開発を目的とした。○研究方法:研究の流れを以下の(1)～(4)にまとめる。(1)データの取得:3CCDビデオカメラおよびwebカメラを用い,閉口状態の顔動画像を一般的な室内蛍光灯下において取得した。被験者とカメラの距離は60cmをベースとし,Webカメラでは30,60,90cmのデータも取得した。(2)口唇局所領域の形状特徴抽出:口裂形状,上唇・下唇の厚さ比,アスペクト比について統計量および累積度数分布を求め,分類に有用な特徴量を抽出した。また,口唇形状のカテゴリ数についても検討を加えた。さらに,口裂形状については上唇結節の影響も検討した。(3)分類手法の開発:ファジィ推論を用いて各局所形状の3クラスへ分類し,各クラスの帰属度に基づいた口唇形状分類手法を開発した。なお,メンバーシップ関数は形状特徴の統計量から設定した。(4)評価:各被験者の口唇画像(複数枚)から各被験者が所属する口唇形状グループを登録(登録データ作成)し,グルーピングの精度評価を行った。k-means法によるクラスタリング結果との比較評価を行った。○研究成果:52名を対象とした実験において,88,5%の精度で同一もしくは類似カテゴリに分類可能という結果が得られ,照合対象ユーザを平均で11。4名に絞り込むことが可能であった。K-means法との比較においても良好な分類精度(平均で14.5%)を有するという結果が得られ,開発した手法は,ユーザをグループ化する上で有用であることを明らかにした。

Research purposes: "に 発 words with う oral の dynamic き te 徴" を with い た イ ン タ フ ェ ー ス は ユ ー ザ の ス キ ル や body ハ ン デ ィ キ ャ ッ プ に よ る の intelligence machine through the lattice を 軽 may で あ る. <s:1> である ながら, practical に に, recognition accuracy of the content of the conversation ながら upward が must not be lacking in である. そ こ で this study で は, meet precision upward の た め の, oral の bureau shape 徴 に base づ い た ユ ー ザ の グ ル ー プ gimmick の turn 発 を purpose と し た. Research method: Study the <s:1> flow れを below にまとめる (1) to (4)にまとめる. (1) デ ー タ の obtained: 3 CCD ビ デ オ カ メ ラ お よ び web カ メ ラ を い, silent state の facial animation like を な indoor 蛍 under light に お い て obtain し た. By 験 と カ メ ラ の distance は 60 cm を ベ ー ス と し, Web カ メ ラ で は,60,90 30 cm の デ ー タ も obtain し た. (2) oral bureau field の 徴 take shape, a mouth shape of crack, の thick さ than upper, lower, ア ス ペ ク ト than に つ い て statistic お よ び め を accumulation degree distribution, classification に な 徴 especially useful quantity を spare し た. Youdaoplaceholder0, lip shape また カテゴリ number に て て 検 検 を plus えた. Youdaoplaceholder0, shape of the mouth fissure に さらに て て さらに, influence of the upper lip nodule lesion て 検 and た. (3) classification technique の open 発 : フ ァ ジ を ィ inference with い て branches shape by の 3 ク ラ ス し へ classification, each ク ラ ス の 帰 membership に base づ い た oral shape classification technique を open 発 し た. Youdaoplaceholder0,メ バ バ バ シップ シップ number of relations なお shape characteristics <s:1> statistics シップ ら ら setting た た. (4) review 価 : all those 験 の oral portrait (plural) か ら all those 験 が belongs す る oral shape グ ル ー プ を login (login デ ー タ made し, グ ル ー ピ ン グ の precision evaluation 価 を line っ た. The results of the k-means method による ラスタリ ラスタリ グ グ グ と comparison evaluation 価を line った. Results: 52 を like と seaborne し た be 験 に お い て, 88, 5% の precision で same も し く は similar カ テ ゴ リ に classification may と い う results ら が れ, as close as ユ seaborne ー ザ を で 11 on average. Four に choke 込む 込む とが とが possibly であった. K - means method と の is に お い て も な good classification accuracy (14.5% average で) を す る と い う results ら が れ, open 発 し た は, ユ ー ザ を グ ル ー プ change す る で on useful で あ る こ と を Ming ら か に し た.

项目成果

口唇局所領域の形状解析に基づいた顔画像のグループ化手法

基于局部唇区域形状分析的人脸图像分组方法

• 发表时间: 2013
• 期刊: 知能と情報(日本知能情報ファジィ学会誌)
• 作者: 斎藤憲寿;安藤澪;松坂貴仁;加賀谷誠;細野春宏;細野春宏;細野春宏;高橋毅
• 通讯作者: 高橋毅

Analysis of Lip Motion Due to the Influence of Vocalization

发声影响下的唇部运动分析

• 发表时间: 2012
• 作者: 斎藤憲寿;安藤澪;松坂貴仁;加賀谷誠;細野春宏;細野春宏;細野春宏;高橋毅;高橋毅;高橋毅;高橋毅;高橋毅
• 通讯作者: 高橋毅

A Study of the Influence of Vocalization on Lip Motion for Command Input Interfaces

命令输入界面发声对嘴唇运动影响的研究

• 作者: T. Takahashi;Y. Kageyama;A. Momose;M. Ishii and M. Nishida
• 通讯作者: M. Ishii and M. Nishida

口裂領域に着目した口唇形状特徴抽出および形状分類への応用に関する検討

唇部形状特征提取及其在以裂口区域为重点的形状分类中的应用研究

• 发表时间: 2013
• 作者: 斎藤憲寿;安藤澪;松坂貴仁;加賀谷誠;細野春宏;細野春宏;細野春宏;高橋毅;高橋毅
• 通讯作者: 高橋毅

口唇局所領域の形状特徴に着目した顔画像のグルーピング

关注局部唇部区域形状特征的面部图像分组

• 发表时间: 2012
• 作者: 斎藤憲寿;安藤澪;松坂貴仁;加賀谷誠;細野春宏;細野春宏;細野春宏;高橋毅;高橋毅;高橋毅;高橋毅
• 通讯作者: 高橋毅