顔特徴点の3次元動的変位情報による表情の識別

摘要

We defined feature vectors that represent the 3D coordinates of the marker points attached on human face, which were measured by a motion capture system, and investigated the discrimination capability of the feature among several categories of facial expressions by classification experiments. With a simple minimum distance classification method as well as dimensionality reduction of the feature vector achieved by PCA, we confirmed humanlike ability of facial expressions through evaluation testing of classification accuracy conducted by the leave-one-out method. And we applied the classification dictionary to new test data for comparison.%本研究では，モーションキャプチャシステムで計測した表情表出時における顔面特徴点の3次元位置情報が，表情識別においてどれ程の性能を示すか識別実験を通じて検証した．モーションキャプチャのマーカ点を顔特徴点とし，フレーム毎に真顔からの変位を求めた特徴ベクトルを用いて最小距離識別法により表情を識別．そしてその識別性能をLeave-one-out法によって評価を行った．また．表情ピーク時の識別結果を被験者による表情識別の主観評定実験と比較した．さらにこれまでの計測データを識別辞書として使用し，新規のテストデータに対する識別評価実験を行い，結果の比較を行った．