| 講演名 | 2005/3/17 顔特徴の印象表現に対する定量的分析と入力顔判別への応用(ヒューマンコミュニケーショングループ(HCG)シンポジウム) 西野 史康, 金子 正秀, |
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| 抄録(和) | 似顔絵は、個人の顔の特徴を端的に表現したものであり、新聞、雑誌、Web等様々な場面で頻繁に用いられている。顔特徴に対して固有空間を介した記述を行うことにより、単に似顔絵を描くというだけでなく、顔印象に関する様々な定量的な議論が可能となる。本論文では、顔部品の形状・配置に関する固有空間を用いた似顔絵生成手法に基づき、入力顔の似顔絵の作成に加え、入力顔がどのくらいの割合で性別・年齢・基本6表情(喜び、驚き、恐れ、怒り、嫌悪、悲しみ)の各々の特徴を含むかを出力させるシステムを提案する。まず、顔写真データベースを用いて顔特徴に対する主成分分析を行う。上記の各分類における平均顔を計算し、求めた固有空間に直交展開する。これにより、各分類に対応した平均顔によって重要な主成分の傾向が異なっていることを明らかにする。次に、求めた固有空間に入力顔を直交展開する。前述した各表情の展開係数とどの位近いかを判別し、主成分ごとに適合度を計算する。この結果より、入力顔がどのくらいの割合で、性別・年齢・基本6表情の各々の特徴を含むかを出力することが可能となる。出力された値が人間の感覚とどの位近いかを確かめるために主観評価実験を行い、両者の傾向が類似しており、本手法が有効であることを示す。本システムは様々な顔印象毎に基準顔を規定することによって、扱える印象語の拡張が出来るので、将来的には様々な顔印象語による顔データベースの検索等にも対応できる。 |
| 抄録(英) | Facial caricatures represent features of individual faces compactly and effectively, and they are frequently used in the various situations such as newspapers, magazines, web, and so on. Description of facial features using eigenspaces enables not only automatic drawing facial caricatures, but also various quantitative discussions for facial impressions. This paper proposes a system which can output how much each of features of the sex, age and six basic facial expressions (happiness, surprise, fear, anger, disgust, sadness) is contained in an inputted face. Firstly the principal component analysis for facial features using the face database is described. An average face of each of above categories is calculated, and the orthogonal expansion to obtained eigenspaces are carried out for each average face. By this it becomes clear that the distribution of important principal components is different for an average face corresponding to each category. Then, the orthogonal expansion of inputted face into calculated eigenspaces is carried out. How close expansion coefficients of inputted face to those of each of average faces of different categories is distinguished, and the similarity between each principal component is evaluated. This makes it possible to estimate that how much an inputted face contains each of facial impressions such as sex, age, and six basic facial expressions. Obtained similarity values are close to results of human's subjective evaluation. Therefore the proposed method is useful to quantitative analysis of facial impressions. This system can treat various facial impression words by preparing a typical face corresponding to each of facial impression words. In the future, it will be possible to retrieve faces having specific facial impressions from facial database by using the proposed method. |
| キーワード(和) | 似顔絵 / 固有空間 / 主成分分析 / 顔印象 / 形状特徴 / 配置特徴 / 基本6表情 |
| キーワード(英) | Facial Caricature / Eigenspace / Principal Component Analysis / Facial Impressions / Features in Shape / Features in Arrangement / Six Basic Facial Expressions |
| 資料番号 | HCS2004-51 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS |
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| 開催期間 | 2005/3/17(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Human Communication Science (HCS) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 顔特徴の印象表現に対する定量的分析と入力顔判別への応用(ヒューマンコミュニケーショングループ(HCG)シンポジウム) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Quantitative Analysis for Impression Expression of Facial Features And Its Application to Discrimination of Facial Attributes |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 似顔絵 / Facial Caricature |
| キーワード(2)（和/英） | 固有空間 / Eigenspace |
| キーワード(3)（和/英） | 主成分分析 / Principal Component Analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 顔印象 / Facial Impressions |
| キーワード(5)（和/英） | 形状特徴 / Features in Shape |
| キーワード(6)（和/英） | 配置特徴 / Features in Arrangement |
| キーワード(7)（和/英） | 基本6表情 / Six Basic Facial Expressions |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 西野 史康 / Fumiyasu NISHINO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学 大学院電気通信学研究科 電子工学専攻 Department of Electronic Engineering, The University of Electro-Communications |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 金子 正秀 / Masahide KANEKO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学 大学院電気通信学研究科 電子工学専攻 Department of Electronic Engineering, The University of Electro-Communications |
| 発表年月日 | 2005/3/17 |
| 資料番号 | HCS2004-51 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 744 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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