表情認識に基づくマッサージロボットに関する研究

基于面部表情识别的按摩机器人研究

• 批准号: 06750433
• 负责人: 王 碩玉
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Yamagata University
• 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: 1994
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1994 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06750433/
• 关键词: 表情認識; マッサージロボット

表情認識に基づくマッサージロボットの開発を目指して,第一段階である本研究は表情認識システムの開発を目的として,具体的に次の3点について考察した.(1)まず,人間の表情を分類するために,ファジィ集合で表す曖昧な情報の分類法として「ファジィ最大木分類法」を開発した.また,表情が主に眉,目,口,の開度によって表されれると考え,ファジィ最大木分類法を用いて,10名の試験者からの統計データを「期待」,「苦痛」,「心地良い〕,「驚き」という四つの曖昧な概念に分類した.(2)表情認識アルゴリズムを開発した.まず,既開発した画像処理プログラムを表情認識に適用できるに再開発を行なった.今回では,オンラインで認識できるアルゴリズムとしては,最大帰属度法を採用した.すなわち,入力された眉,目,口の抽出結果をBezier曲線で特徴近似して,それぞれの帰属度を計算して,最大帰属度に対応したものを認識結果とした.(3)シミュレータ実験により(1)(2)について検討する.まず,簡単のために,コンピュータを低周波治療器の制御システムを開発した.現在オンラインで「心地良い」の帰属度が最大になるように,低周波治療器の速さと強さを調整するアルゴリズムを改善しているところである.シミュレータ実験を通じて,次の結論を得た.(イ)ファジィ最大木分類法が有効性であた.(ロ)最大帰属度法に基づく認識速度が非常に速いが,曖昧な情報の離散性の原因で,適切に認識できない場合がある.今後の対策として疎な形で与えられた曖昧な情報にも適用できるオンラインアルゴリズムを開発する予定である.(現在理論導出中).(ロ)速さと強さだけでなく,位置と姿勢の制御もとても大事なことが分かったので,マッサージできるハンドの開発を今後の課題としている.

Expression Recognition Program The purpose of opening the 発をとして, the specific 3-point について inspection した. (1) まず, the classification of human expressions するために, フThe classification method of ァジィcollection and ambiguity informationのとして「ファジィMaximum wood classification method」を开発した.また, the expression is the main eyebrow , the opening degree of the eye, the mouth, the opening of the table, the test of the maximum wood classification, the use of the maximum wood classification method, the system of 10 testersデータを「Expectation」,「Pain」,「Good-heartedい〕,「Scare」という四つのambiguityな ConceptにClassificationした. (2) Table Love recognition アルゴリズムを开発した.まず, already opened 発したimage processing プログラムをexpression recognition にapplicable できるに开発を行なった. This time では, オンラインでknow できるアルゴリズムとしては, the maximum attribute method is adopted した.すなわち, enter the force された eyebrow, eye, mouth の extraction result を Bezier curve で special 徴 approximation し て, そ れ ぞ の 帰 attribute を calculation して, the maximum attribute degree に対応したものをrecognition result とした.(3)シミュレータ実験により(1)(2)について検问する.まず,简単のために,コンピュータをlow frequency treatment deviceのcontrolシステムを开発した.Now オンラインで『Good-heartedい』の帰性がMaximumになるように, low-frequency treatment device のspeedさとstrongさをadjusted するアルゴリズムをImprovement of しているところである.シミュレータ実験を通じて, sub-conclusionをgetた.(イ)ファジィMaximum wood classification methodがEffectivenessであた.(ロ)Maximum property degree methodにbaseづくRecognition speedがvery fastいが,The reason for the discrete nature of ambiguous information, Appropriate knowledge of the occasion, the situation in the future, and the information that will be used in the future.インアルゴリズムを开発するpredetermined である.(Currently the theory is being derived).(ロ)speed さとstrongさだけでなく,position と POSITION The potential is controlled and the big events are divided into かったので.