抄録 |
(和) |
顔画像解析の分野において, 連続的に変化する表情を記録した時系列データの表情毎の分割および同定(以下, 表情セグメンテーション)は重要かつ未解決の課題である. また, 表情は顔という三次元物体の変形を伴う複雑な動きにより表出される為, 三次元的な解析が望ましいと考えられる. そこで本研究では, モーションキャプチャを用いて, 発話時における顔面特徴点の三次元時系列データを記録し, 主成分分析によって算出したフレーム毎の低次元パラメータと, 基本5表情データの低次元パラメータとのマハラノビス距離値を特徴量とする表情セグメンテーション手法の精度を検証した. |