フェイスマスク着用時の表情認識システム構築に向けた表情変化動画中の有効特徴量分析

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対人コミュニケーションにおいて表情や身振り手振り等の非言語情報は相手の感情を推定する上で重要な役割を持つ。しかし、新型コロナウイルスの感染予防を目的としたフェイスマスクの着用が一般化した現在 、相手の表情が読み取ることが困難となっている。それに加えオンライン活動の活性化も伴い、フェイスマスク着用に対応した表情認識システム構築の必要性があると言える。本研究では、表情変化動画にフェイスマスク画像を付加した動画を作成し、様々な顔面筋の動きの有無を表すAction Unitを検出する。そのうえで、マスク着用に対応した表情認識システム構築において有効と考えられる特徴量の組み合わせを分析する。

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