顔画像の特徴点位置情報と輝度情報を用いた
クラス特徴に基づく固有空間法による表情解析

研究概要

顔の表情は感情の55%を表現すると報告されており，顔の表情はコミュニケーショ ンにおいて重要な役割を果たしている．ネットワークを介したコミュニケーショ ンにおいても，顔が持つ重要な情報である表情が伝送できれば円滑なコミュニケー ションが可能になると考えられる．本研究はそのようなコミュニケーションを実 現するために顔画像から表情の解析を行うことを目的としている．

表情解析の代表的な手法は，特徴量として輝度情報を用いる手法と位置情報を用 いる手法に大別できる．これらの特徴量は解析に用いる画像によっては良好に抽 出ができない場合がある．しかし，どちらか一方の特徴量が良好に抽出できない 場合でも，もう一方の特徴量が良好に抽出できる場合があると考えられる．そこ で，これら2つの特徴量を組み合わせて，互いの短所を補えば表情識別精度 の向上が期待できる．本研究では，顔画像の輝度情報と顔の各部位に配置した特 徴点の位置情報のそれぞれに対してクラス特徴の解析を行い，表情特徴を抽出す る．そして，表情識別精度向上のために，これらを線形荷重モデルや確率モデル を用いて統合する．また，手法の妥当性を示すために識別特性について検討する．

研究成果

研究内容
小谷研究室
北陸先端科学技術大学院大学

yshinza@jaist.ac.jp