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タイトル: 顔表情クラスの分離に適した非線形基底を用いた固有空間法(KEMC)による顔画像の表情解析
著者: 小阪,洋平
発行日: 2003-12
出版者: 情報処理学会
誌名: 情報処理学会研究報告 : オーディオビジュアル複合情報処理
巻: 2003
号: 125
開始ページ: 17
終了ページ: 22
抄録: 線形写像により特徴ベクトルを選び表情を解析し、識別を行った場合、表情によっては識別困難なものがある。本稿では識別困難な表情は、互いに特徴空間上で線形分離不可能な分布をなすと仮定し、これらの表情についても良好に分離可能となる非線形写像関数を見出し、写像した特徴空間において表情を解析する。本稿ではカーネル関数によって定義される非線形写像関数で特徴空間を写像した高次元空間においてEMC(Eigenspace method based on Class feature)を適応したKEMA(Kernel EMC)を提案し、解析結果に基づいて表情識別実験を行い、提案手法の有効性を検討する。 : In the facial expression recognition by analyzing feature-vectors with linear transformation, the accuracy of recognition is depending on expression-classes. The accuracy falls sharply when the feature vector of the expression-class has a distribution with difficult linear separation in the feature-space. This paper describes a new method of facial expression analysis and recognition by using non-linear transformation for separating each expression-classes. Our new method, namely KEMC, consists of the non-linear transformation defined by kernel functions for transforming higher dimensional space and EMC (Eigenspace Method based on Class features). This paper also shows experimental results of facial expression classification by KEMC.
Rights: 社団法人 情報処理学会, 小阪洋平/小谷一孔, 情報処理学会研究報告 : オーディオビジュアル複合情報処理, 2003(125), 2003, 17-22. ここに掲載した著作物の利用に関する注意: 本著作物の著作権は(社)情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。 The copyright of this material is retained by the Information Processing Society of Japan (IPSJ). This material is published on this web site with the agreement of the author (s) and the IPSJ. Please be complied with Copyright Law of Japan and the Code of Ethics of the IPSJ if any users wish to reproduce, make derivative work, distribute or make available to the public any part or whole thereof. All Rights Reserved, Copyright (C) Information Processing Society of Japan.
URI: http://hdl.handle.net/10119/3282
資料タイプ: publisher
出現コレクション:e10-1. 雑誌掲載論文 (Journal Articles)


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