[2015/ 最終 ] No.17・複雑系の数理とシミュレーション・斉藤朝輝 川越敏司 川口聡

複雑系の数理とシミュレーション
Mathematics and simulation of the complex system

大場和貴

尾ヶ瀬拓哉

斉藤健士郎

齋藤達哉

中谷奨吾

藤島真央

Kazuki Oba, Takuya Ogase, Kenshiro Saito, Tatsuya Saito, Shogo Nakaya, Mao Fujishima

プロジェクトの概要
Summary of the project●人間の表情認識

cognitive expression of person

人間の認知過程について調べるためにニューラルネットワー
クを応用することが本プロジェクトの目的である。そこで私たちは人間の表情の識別装置を作成した。先行研究として「ニューラルネットワークによる人の基本表情認識」( 小林ら ) の学会論文を装置を作成する上で参考にした。また、「表情認知における顔部位の相対的重要性」の書籍からそれぞれの表情における顔部位ごとの重要性を学んだ。

活動内容

Activity contents

人間の認知過程を調べるために、本プロジェクトではニューラルネットワークを用いた表情認識の装置を作成した。特徴点抽出には Kinect を用い、真顔をベースとして喜び、怒り、驚きの 3 表
情について特徴点のデータをニューラルネットワークに学習させた ( 図 2)。本プロジェクトでは、15 人分のデータを取り、作成した装置に学習させた。その後、上記の学習データの被験者 15 人とは別の被験者 15 人を対象に表情認識を行った。
To check cognitive process, in this project we made the equipmant of facial
exprresion using neural network. We used kinect because of characteristic

It is the purpose of our project that we aplly cognitive process to neuralabstraction and using straight face , made neural network 3 expressions suchperson. As previous research, we refered to society article

them do. Finaly, we performed cognitive exprresion for other 15 people data.

network. So, we made an equipment which recognize facial exprresion of[basic expression-recognition of person in neural network] to make theas smile, anger and surprise learn(ﬁg2). Moreover, we got 15 data before madeequipment. Also, we learned each importance at per a part of face by thebooks[ relative importance at per a part at facial exprresion].

●バックプロパゲーション
Backpropagation

今回ニューラルネットワークで用いた学習方法はバッグプロパゲーションと呼ばれる手法である。このアルゴリズムは階層型のネットワークで、教師付き学習である。教師パターンと実際の出力にどのくらい誤差があるかどうかが分かる。また、誤差がある場合に結合荷重を変化させていく ( 図 1)。

In this time, learning method using neural network is back propagation. This
algolizm is layered network and supervised learning. They know thediﬀerence between supervised learning output and actual output. Then, if
they have error, we change coupling lead[ﬁg 1].

真顔straight face

活動成果

笑顔smileﬁg 2

怒りanger驚き
surprise

Activity result●結果

the results

15 人の表情認識を行った結果、図 2 のような正答率となった。
目の特徴点を取る場合と取らない場合で、怒りの表情の正答率がとった場合の方が良いことが分かった。また、口の特徴点を取る
場合と取らない場合で、驚きと喜びの正答率がとった場合の方が良いことが分かった。結果として、怒りは目の情報が重要であり、喜び、驚きは口の情報が重要であることがわかった。また、すべての特徴点を取る場合は 8 割以上の正答率を出すことができた。
In this project, we took data of 15 people and the result is ﬁgure 2. As aresults, the way that we took characteristic point is better than we didnʼ t

took. Characterlistic point of mouth aﬀected anger, also Itʼ s of eyes aﬀected
smile and surprise. Taking each charcterlistic points were to increase correct

answer. Correct rates in this equipment are more than 80 percents as ﬁgure 3.

図 1 バックプロパゲーションの図 : ﬁg 1 backpropagation

活動の流れ
lines of activity

5月- 8月ニューラルネットワークの学習

9月

認知的科学文献の勉強

From May to August: learning of neural network
September: studying cognitive reference

10 月 - 11 月 表情認識のプログラムの作成

From October to Nomber:the making of programming of facial expression recognition

12 月

最終発表 ( 笑顔、驚き、怒りの表情識別 )December: the last announcement (recognize facial exprresion smile
surprise anger)

1月

January:

最終報告書の作成

the making of the last report

図 3 顔の特徴点別の認識率 : ﬁgure 3 cognitive rates of each face

●今後の展望future view今回の結果から、喜びの表情の識別は口の情報を重視することが分かった。このことから、昨今のカメラの機能の一つである、笑顔認識機能において、口に重点を置いた表情認識を行えばより適切なタイミングで撮影することが可能であると考えられる。このように、表情ごとに重視する部位を変えた認識機能を作成することで認識率のさらなる向上が見込めると考えられる。
As a results, it is for smile imporatant to take information of mouth. therefore,
it considered that one of the cameraʼ s function such as equipment ofcognitive smile could take in suitable timing taking mouth points. In this like,thinking important poins of each parts at face is more increase cognitive
rates than not thinking.