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【24h】

表情表出時の顔特徴点の変化を用いたアンサンブル学習による表情認識

机译:通过集体学习的表达式识别在面部表情时使用面部特征点的变化

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摘要

様々な表情が表出されている顔画像から,眉,目,口の端点や中心点など,表情の表出に関連する顔特徴点を抽出し,表情表出時の顔特徴点の変化に基づいて表情を認識する手法を提案する.特徴点間の距離変化や特徴点周囲の画素の輝度値変化など,単純な特徴量を用いることにより,効率的に表情認識を行う.また,少数の有用な特徴量を用いてAda Boostに基づくアンサンブル学習を行い,認識精度の向上を図る.
机译:从预期各种面部表情的面部图像中,与表达式的表达有关的面部特征点,例如眉毛,眼睛和嘴端点和中心点等。我们提出了一种识别基于的表达的方法。 通过使用特征点之间的简单特征量,例如特征点之间的距离变化和特征点围绕像素的像素的亮度值的变化,有效地执行面部表情识别。 另外,使用少量有用的特征量来执行基于ADA Boost的集合学习,并且提高了识别精度。

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