感情情報処理による新しいコミュニケーションシステムの基礎研究

基于情感信息处理的新型通信系统基础研究

• 批准号: 05858058
• 负责人: 堀田 裕弘
• 金额: $ 0.51万
• 依托单位: University of Toyama
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1993
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1993 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-05858058/
• 关键词: 感情情報処理; 画像通信システム; 領域分割; マンセル色空間; クラスタリング

本研究では、感性情報処理の基礎である画像メディア、特に、人物顔画像からの感情(情緒)情報の自動抽出における基礎的な検討を行った。本研究における具体的な研究項目は、1.人間の色知覚の3属性で構成されているマンセル色空間上で、人物顔画像の特徴部分(口、眉、目等)を自動的に抽出することに適した領域分割法の開発。2.特徴部分の形状や方向の変化を表情の物理的な基本動作であるAU(Action Unit)により記述し、AUと情緒との対応関係を統計的分析手法(主成分分析、重回帰分析等)を用いて解析する。を予定していたが、当該年度内に得られた結果は研究項目1.についてのみであるので、以下にこの結果の概要について述べる。カラー画像情報をいくつかの特徴ある領域に分割し、かつ、種々の処理を行うためには人間が感覚的に取り扱いやすい色空間に画像情報を変換することが望ましく、現在存在する色空間を考慮した結果、色知覚が均等である修正マンセル色空間(色相、明度、彩度:HVC)に変換して処理を行うこととした。画像情報をHVC色空間に変換してみると、それぞれの物体領域は1つのクラスタ(かたまり)を生成していることがわかった。そこで、この色空間でクラスタリング(空間分割)を行い、この結果を2次元画像領域に写像することにより初期の領域分割が行えた。また、得られた分割結果は顔の特徴部分(口、眉、目等)をより細かく分割しているので、これを統合する処理が必要となった。分割された領域の隣接境界間の色差を算出し、閾値処理により領域の統合を行い、特徴部分の抽出が可能となった。しかし、この方法は空間クラスタリングの初期代表色ベクトルの数と位置により、分割結果が大きく相違することがわかった。特徴領域の抽出を完全自動化するには、この初期値の影響を解析する必要があるため、この解析を行っている。現在、代表色ベクトルの位置については、空間クラスタリング法に多次元空間の最適な多点探索技術である遺伝的アルゴリズムを導入することにより、その依存性を除去できることが明らかとなってきた。

This study discusses the basis of perceptual information processing, such as portrait, character portrait and emotional information automatic extraction. The specific research items of this study are as follows: 1. The development of automatic extraction of the characteristic parts (mouth, eyebrows, eyes, etc.) of the human color image from the color space. 2. The shape and direction of the feature part are changed, and the basic actions of the expression are described in AU(Action Unit). Statistical analysis methods (principal component analysis, regression analysis, etc.) are used. The results of this study are summarized below. Image information is divided into characteristics of the field, color space is changed, color space is considered, color space is equalized, color space is corrected, color space (hue, lightness, chroma:HVC) is changed, and processing is carried out. Image information is generated in the HVC color space. The color space is divided into two parts: the first part is divided into two parts: the second part is divided into two parts: the first part is divided into two parts: the first part is divided into two parts: the second part is divided into two parts: the first part is divided into two parts: the first part is divided into two parts: the second part is divided into three parts: the first part is divided into two parts: the first part is divided into three parts: the second part is divided into three parts: the third part is divided into four parts: the fourth part is divided into four It is necessary to divide and integrate the feature parts (mouth, eyebrows, eyes, etc.) The color difference between adjacent regions of the segmentation domain is calculated, the threshold value is processed, the integration of the domain is performed, and the extraction of the characteristic portion is possible. This method is based on the initial representative color of the space, the number of positions, and the results of the segmentation. The extraction of feature fields is fully automated, and the analysis of initial values is necessary. Now, on behalf of the color and color of the location, space and color of the method, multi-dimensional space and the most appropriate multi-point exploration technology, such as the introduction of the heritage and color of the system, the removal of dependencies, etc.