顔表情の計算機による表現.学習と認識

面部表情的计算机表示。学习和识别

• 批准号: 04236210
• 负责人: 徐 剛
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 1992
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1992 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-04236210/
• 关键词: 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

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。

An example of cognitive perceptual information processing in facial expression. I'm going to try and figure out what to do. The initial force profile is automatically determined. The characteristics of the image are traced and extracted. Finally, the expression of the movement of the light, understanding of the line This year, we will conduct research on the extraction and tracing of internal characteristics. The expression is related to the depth of the mouth, the eyes, and the inner ends of the eyebrows. There are 8 points in total. The front of the portrait, the middle of the portrait, the middle of the portrait The positional relationship between the organs of the face and the color of the face is determined by the combination of the position of the organs of the face and the color of the face. The specific characteristics of the image are calculated according to the correlation value of the image, and the characteristics of the image are extracted according to the correlation value of the image. Description of the relationship between the secondary and the characteristics, selection of candidates for the characteristics, etc. The above methods are used to extract the characteristics. Features are traced, extracted, and mapped. In the future, the above information will be used, and the expression will be determined.