表情の時系列変化を可視化する表情空間チャート
本論文では，表情空間の動的多様性を定量化する表情空間チャートという枠組みを提案する．表情空間チャートは，「喜び」，「怒り」，「悲しみ」の３表情を対象として，各表情の覚醒度を軸とする表情の表出レベルをチャート状に表現したものであり，教師ニューラルネットワークのSOM（Self-Organizing Maps）とFuzzy ART（Adaptive Resonance Theory）を用いて生成する．評価実験では，Ekman が定義した基本６表情の中から「喜び」，「怒り」，「悲しみ」の３表情を対象として，被験者 10 名の７週間から 20 週間に及ぶ独自の長期表情画像データセットを構築し，各被験者...
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| Published in | 知能と情報 Vol. 23; no. 2; pp. 157 - 169 |
|---|---|
| Main Authors | , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
日本知能情報ファジィ学会
2011
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1347-7986 1881-7203 |
| DOI | 10.3156/jsoft.23.157 |
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| Abstract | 本論文では，表情空間の動的多様性を定量化する表情空間チャートという枠組みを提案する．表情空間チャートは，「喜び」，「怒り」，「悲しみ」の３表情を対象として，各表情の覚醒度を軸とする表情の表出レベルをチャート状に表現したものであり，教師ニューラルネットワークのSOM（Self-Organizing Maps）とFuzzy ART（Adaptive Resonance Theory）を用いて生成する．評価実験では，Ekman が定義した基本６表情の中から「喜び」，「怒り」，「悲しみ」の３表情を対象として，被験者 10 名の７週間から 20 週間に及ぶ独自の長期表情画像データセットを構築し，各被験者の表情空間チャートを生成した結果，被験者間の表情の多様性と各被験者における時系列変化を可視化することができた．更に，表情空間チャートから人間が抱える心理的ストレスが表情に与える影響について分析するために，心理的ストレスシートを用いて慢性的ストレスを測定し，SVM（Support Vector Machines）によりストレスレベルを推定した．その結果，10 名全体で 68.6%，10 週間以上の被験者５名では 77.4%の推定率が得られたことから，表情空間チャートからストレスレベルを推定できる見通しが得られた． |
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| AbstractList | 本論文では，表情空間の動的多様性を定量化する表情空間チャートという枠組みを提案する．表情空間チャートは，「喜び」，「怒り」，「悲しみ」の３表情を対象として，各表情の覚醒度を軸とする表情の表出レベルをチャート状に表現したものであり，教師ニューラルネットワークのSOM（Self-Organizing Maps）とFuzzy ART（Adaptive Resonance Theory）を用いて生成する．評価実験では，Ekman が定義した基本６表情の中から「喜び」，「怒り」，「悲しみ」の３表情を対象として，被験者 10 名の７週間から 20 週間に及ぶ独自の長期表情画像データセットを構築し，各被験者の表情空間チャートを生成した結果，被験者間の表情の多様性と各被験者における時系列変化を可視化することができた．更に，表情空間チャートから人間が抱える心理的ストレスが表情に与える影響について分析するために，心理的ストレスシートを用いて慢性的ストレスを測定し，SVM（Support Vector Machines）によりストレスレベルを推定した．その結果，10 名全体で 68.6%，10 週間以上の被験者５名では 77.4%の推定率が得られたことから，表情空間チャートからストレスレベルを推定できる見通しが得られた． |
| Author | 佐藤, 和人 間所, 洋和 門脇, さくら |
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| DOI | 10.3156/jsoft.23.157 |
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| Discipline | Engineering Mathematics |
| EISSN | 1881-7203 |
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| Issue | 2 |
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| References | [19] 柏野明美，柏英康，末森一恵，“臨床検査技師の当直時における唾液アミラーゼモニターによるストレス評価，” 川崎病院医学ジャーナル，vol.5，pp.25-27，2010 [9] H. Madokoro, K. Sato, and M. Ishii, “Orientation Selectivity for Representation of Facial Expression Changes,” The IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Orlando, Florida, Aug. 2007. [14] 鈴木伸一，嶋田洋徳，坂野雄二，福井至，長谷川誠, “心理ストレス反応測定尺度 -Stress Response Scale-18,“ July 2007. [18] C. Kosniowski, “A first course in algebraic topology,” Cambridge University Press 1980. [8] H. Madokoro, K. Sato, A. Kawasumi, and S. Kadowaki, “Facial Expression Spatial Charts for Representing of Dynamic Diversity of Facial Expressions,” IEEE Int'l Conf. System, Man, and Cybernetics, (SMC), Oct. 2009. [7] M. Nishiyama, H. Kawashima, T. Hirayama, and T. Matsuyama, “Facial Expression Representation based on Timing Structures in Faces,” IEEE International Workshop on Analysis and Modeling of Faces and Gestures (W. Zhao et al. (Eds.): AMFG 2005, LNCS 3723), pp.140-154, 2005. [23] G.A Carpenter, S. Grossberg, and D.B. Rosen, “Fuzzy ART: Fast stable learning and categorization of analog patterns by an adaptive resonance system,” Neural Networks, No.4, pp.759-771, 1991. [5] J.N. Bassili, “Facial motion in the perception of faces and of emotional expression,” Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, Vol.4, No.3, pp.373-379, 1978. [10] G. Donato, M. S. Bartlett, J. C. Hager, P. Ekman, T. J. Sejnowski, “Classifying Facial Actions,” IEEE Trans. PAMI, Vol.21, No.10, pp.974-989, Oct. 1999. [3] 赤松茂，“人間とコンピュータによる顔表情の認識[I]－コミュニケーションにおける表情とコンピュータによるその自動解析－，” 信学誌，Vol.85，No.9，pp.680-685，Sep 2002 [2] P. Ekman and W. V. Friesen, “Unmasking the Face: A Guide to Recognizing Emotions from Facial Clues,” Malor Books, 2003. [21] A. M. Kring and A. H. Gordon, “Sex Differences in Emotion: Expression, Experience, and Physiology,” Journal of Personality and Social Psychology, vol.74, pp.686-703, 1998. [1] M. Pantic, L. J.M. Rothkrantz, “Automatic Analysis of Facial Expressions: The State of the Art,” IEEE Trans. PAMI, Vol.22, No.12, pp.1424-1445, Dec 2000. [4] J.A. Russell and M. Bullock, “Multidimensional Scaling of Emotional Facial Expressions: Similarity From Preschoolers to Adults,” Journal of Personality and Social Psychology, vol.48, 1985, pp.1290-1298. [6] 太田寛志，佐治斉，中谷広正，“顔面筋に基づいた顔構成要素モデルによる表情変化の認識”，信学論（D-II），Vol.J82-DII，No.7，pp.1129-1139，Jul 1999 [13] M. Pantic, M.F. Valstar, R. Rademaker and L. Maat, “Web-based Database for Facial Expression Analysis,“ Proc. IEEE Int'l Conf. Multmedia and Expo, Amsterdam, The Netherlands, July 2005 [17] A.K. Jain and S.K. Bhattacharjee, “Address block location on envelopes using Gabor filters: supervised method,” The 11th IAPR International Conference on Pattern Recognition, vol.II, pp.264-267, Sep. 1992. [12] M. Bartlett, J. Hager, P. Ekman, and T. Sejnowski. Measuring facial expressions by computer image analysis. Psychophysiology, 36:253-264, 1999. [15] V. Vapnik, “Statistical Learning Theory,” Wiley, 1998. [22] T. Kohonen, “Self-organized formation of topologically correct feature maps,” Biological Cybernetics, vol.43, no.1, pp.59-69, 1982. [20] P. Ekman, “Emotions Revealed: Understanding Faces and Feelings,”” Orion Publishing, 2004. [16] P. Viola and M.J. Jones, “Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.511-518, 2001. [11] T. Kanade, J.F. Cohn, and Y. Tian, “Comprehensive database for facial expression analysis,” IEEE Face and Gesture, pp.46-53, 2000. |
| References_xml | – reference: [21] A. M. Kring and A. H. Gordon, “Sex Differences in Emotion: Expression, Experience, and Physiology,” Journal of Personality and Social Psychology, vol.74, pp.686-703, 1998. – reference: [3] 赤松茂，“人間とコンピュータによる顔表情の認識[I]－コミュニケーションにおける表情とコンピュータによるその自動解析－，” 信学誌，Vol.85，No.9，pp.680-685，Sep 2002． – reference: [6] 太田寛志，佐治斉，中谷広正，“顔面筋に基づいた顔構成要素モデルによる表情変化の認識”，信学論（D-II），Vol.J82-DII，No.7，pp.1129-1139，Jul 1999． – reference: [4] J.A. Russell and M. Bullock, “Multidimensional Scaling of Emotional Facial Expressions: Similarity From Preschoolers to Adults,” Journal of Personality and Social Psychology, vol.48, 1985, pp.1290-1298. – reference: [20] P. Ekman, “Emotions Revealed: Understanding Faces and Feelings,”” Orion Publishing, 2004. – reference: [15] V. Vapnik, “Statistical Learning Theory,” Wiley, 1998. – reference: [22] T. Kohonen, “Self-organized formation of topologically correct feature maps,” Biological Cybernetics, vol.43, no.1, pp.59-69, 1982. – reference: [13] M. Pantic, M.F. Valstar, R. Rademaker and L. Maat, “Web-based Database for Facial Expression Analysis,“ Proc. IEEE Int'l Conf. Multmedia and Expo, Amsterdam, The Netherlands, July 2005 – reference: [23] G.A Carpenter, S. Grossberg, and D.B. Rosen, “Fuzzy ART: Fast stable learning and categorization of analog patterns by an adaptive resonance system,” Neural Networks, No.4, pp.759-771, 1991. – reference: [16] P. Viola and M.J. Jones, “Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.511-518, 2001. – reference: [7] M. Nishiyama, H. Kawashima, T. Hirayama, and T. Matsuyama, “Facial Expression Representation based on Timing Structures in Faces,” IEEE International Workshop on Analysis and Modeling of Faces and Gestures (W. Zhao et al. (Eds.): AMFG 2005, LNCS 3723), pp.140-154, 2005. – reference: [11] T. Kanade, J.F. Cohn, and Y. Tian, “Comprehensive database for facial expression analysis,” IEEE Face and Gesture, pp.46-53, 2000. – reference: [10] G. Donato, M. S. Bartlett, J. C. Hager, P. Ekman, T. J. Sejnowski, “Classifying Facial Actions,” IEEE Trans. PAMI, Vol.21, No.10, pp.974-989, Oct. 1999. – reference: [18] C. Kosniowski, “A first course in algebraic topology,” Cambridge University Press 1980. – reference: [2] P. Ekman and W. V. Friesen, “Unmasking the Face: A Guide to Recognizing Emotions from Facial Clues,” Malor Books, 2003. – reference: [19] 柏野明美，柏英康，末森一恵，“臨床検査技師の当直時における唾液アミラーゼモニターによるストレス評価，” 川崎病院医学ジャーナル，vol.5，pp.25-27，2010． – reference: [5] J.N. Bassili, “Facial motion in the perception of faces and of emotional expression,” Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, Vol.4, No.3, pp.373-379, 1978. – reference: [12] M. Bartlett, J. Hager, P. Ekman, and T. Sejnowski. Measuring facial expressions by computer image analysis. Psychophysiology, 36:253-264, 1999. – reference: [17] A.K. Jain and S.K. Bhattacharjee, “Address block location on envelopes using Gabor filters: supervised method,” The 11th IAPR International Conference on Pattern Recognition, vol.II, pp.264-267, Sep. 1992. – reference: [1] M. Pantic, L. J.M. Rothkrantz, “Automatic Analysis of Facial Expressions: The State of the Art,” IEEE Trans. PAMI, Vol.22, No.12, pp.1424-1445, Dec 2000. – reference: [8] H. Madokoro, K. Sato, A. Kawasumi, and S. Kadowaki, “Facial Expression Spatial Charts for Representing of Dynamic Diversity of Facial Expressions,” IEEE Int'l Conf. System, Man, and Cybernetics, (SMC), Oct. 2009. – reference: [9] H. Madokoro, K. Sato, and M. Ishii, “Orientation Selectivity for Representation of Facial Expression Changes,” The IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Orlando, Florida, Aug. 2007. – reference: [14] 鈴木伸一，嶋田洋徳，坂野雄二，福井至，長谷川誠, “心理ストレス反応測定尺度 -Stress Response Scale-18,“ July 2007. |
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| SourceID | jstage |
| SourceType | Publisher |
| StartPage | 157 |
| SubjectTerms | サポートベクタマシーン 自己組織化マップ 表情空間チャート 適応共鳴理論 |
| Title | 表情の時系列変化を可視化する表情空間チャート |
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| ispartofPNX | 知能と情報, 2011/04/15, Vol.23(2), pp.157-169 |
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