A Novel Method of Facial Expression Recognition from A 2.5D Partial Face Image

摘要

本論文では、－45 度から＋45 度の視点から撮った1枚の2.5D 部分顔画像から表情を認識するrn方法を提案する。まず2.5 部分顔画像から顔対称面を検出して全体顔画像を復元する。復元された3D顔画rn像から、顔からの相対位置が安定な顔平面を計算する。顔表面から出る法線と計算された顔平面上の交点をrn利用して表情認識を二通りの方法で試みた。一つは交点密度を特徴とする方法であり、他は平常顔からの変rn位を特徴とする方法である。本論文では、顔平面を有効な範囲をいくつかのの小領域に分割し、それぞれのrn小領域の交点密度と代表変位ベクトルを特徴とした。表情は平常顔、笑顔、怒り顔、驚き顔の4種類を対象とrnした。認識器としてSVMを利用した結果、二つの手法とも4表情のうち笑顔の認識率が最もよく、また角度がrn大きくなるに従って認識率は多少下降し45度からの部分笑顔では約90％となった。他の表情は笑顔より数％rnから10％程度認識率が低くなった。両特徴の比較では、変位ベクトルによる方法の方が10％以上良い認識率rnを示した。%Due to the existing problem for recognizing facial expression from side view face, this paper propose a new method for recognizing facial expression by using a 2.5D partial face image. The 2.5D partial face image is captured from a viewpoint between -/+45°. This method consists of two parts: crossing points and displacement vector. First, the 3D virtual expression face is reconstructed from a 2.5D partial face image. The facial expression is analyzed in term of the crossing point distribution on the face plane. Second, a displacement vectors are computed by using the movement direction pointing from the crossing point of normal face to the crossing point of expression face. Finally, the crossing point distribution and displacement vectors are used for facial expression recognition by means of support vector machines. The experiments were done for four facial expressions (neutral, anger, surprise and smiling) from 22 persons, based on the assumption that the person has been known. The results show the feasibility of the proposed method.