| ○種別 (必須): | □ | 学術論文 (審査論文)
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| ○言語 (必須): | □ | 英語
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| ○招待 (推奨): |
| ○審査 (推奨): | □ | Peer Review
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| ○カテゴリ (推奨): | □ | 研究
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| ○共著種別 (推奨): |
| ○学究種別 (推奨): |
| ○組織 (推奨): | 1. | 徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部.情報ソリューション部門 (2006年4月1日〜)
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| ○著者 (必須): | 1. | (英) Huang, Zhong (日) (読)
| ○役割 (任意): |
| ○貢献度 (任意): |
| ○学籍番号 (推奨): |
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| 2. | 任 福継 (->個人[中川 福継])
| ○役割 (任意): | □ | (英) (日) 共著者として研究総括をおこなった．
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| ○貢献度 (任意): |
| ○学籍番号 (推奨): |
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| ○題名 (必須): | □ | (英) Facial expression recognition method based on multi-regional D-S evidences theory fusion (日) 多区域D-S証拠融合による表情認識手法
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| ○副題 (任意): |
| ○要約 (任意): | □ | (英) To achieve decision-level fusion of multi-regional features and highlight the credibility of different regional evidences, a facial expression recognition method based on multi-regional evidence fusion is proposed. A block histogram of gradient Gabor features in three regions, namely eyebrows, eyes, and mouth, is extracted from a facial image and regarded as evidence in expression classification. Then, category membership and regional contribution are solved with the region-weighted semisupervised fuzzy c-means clustering algorithm to construct initial basic probability assignment (BPA) and emphasize the importance of different evidences, respectively. The initial BPA of evidence is further reassigned by combining region contribution and evidence supportability to reduce evidential conflict. Finally, the final decision-level fusion of multi-regional evidences is obtained based on the Dempster Shafer (D S) combination rule. The experimental results for the Cohn Kanade expression database show that the BPA construction method based on category-membership degree and the reassignment strategy based on region contribution and evidence supportability improves the recognition rate and maintains good robustness for all types of expressions. Compared with existing decision-level fusion strategies and classification methods, the proposed recognition framework based on D S evidences theory has the advantages in recognition performance and reliability, particularly in increasing the recognition rate for expressions that are difficult to distinguish, such as fear, sadness, and disgust. (日) 多地域特徴の決定レベル融合を達成し，異なる地域証拠の信頼性を強調するために，多地域証拠融合に基づく表情認識方法を提案する．顔画像から眉毛，目，口の3つの領域における勾配ガボール特徴のブロックヒストグラムを抽出し，発現分類の証拠とする．次に，初期加重確率割り当て(BPA)を構築し，異なる証拠の重要度を強調するために，領域加重半教師付きファジーC平均クラスタリングアルゴリズムを用いて，カテゴリメンバーシップと地域貢献を解決する．最後に，マルチ地域証拠の最終的な決定レベルの融合はDempster Shafer(D S)の組み合わせルールに基づいて得られる． Cohn Kanadeの表現データベースの実験結果は，カテゴリー - メンバーシップ度に基づくBPA構築方法と，地域貢献と証拠サポート性に基づく再割り当て戦略が認識率を改善し，すべてのタイプの表現に対して良好な堅牢性を維持することを示している．
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| ○キーワード (推奨): |
| ○発行所 (推奨): | □ | Wiley-Blackwell
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| ○誌名 (必須): | □ | 電気学会共通英語論文誌 ([電気学会])
(pISSN: 1931-4973, eISSN: 1931-4981)
| ○ISSN (任意): | □ | 1931-4981
ISSN: 1931-4973
(pISSN: 1931-4973, eISSN: 1931-4981) Title: IEEJ TRANSACTIONS ON ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERINGSupplier: The Institute of Electrical Engineers in JapanPublisher: Wiley Publishing (Wiley)
(Scopus)
(CrossRef)
(Scopus information is found. [need login]) | [継承] |
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| ○巻 (必須): | □ |
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| ○号 (必須): | □ |
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| ○頁 (必須): | □ |
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| ○都市 (任意): |
| ○年月日 (必須): | □ | 西暦 2016年 12月 15日 (平成 28年 12月 15日)
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| ○URL (任意): | □ | http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/tee.22372/abstract
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| ○DOI (任意): | □ | 10.1002/tee.22372 (→Scopusで検索)
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| ○PMID (任意): |
| ○CRID (任意): |
| ○Scopus (任意): |
| ○researchmap (任意): |
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| ○備考 (任意): |