Unsupervised learning from facial expression by Latent Dirichlet Allocation : Discover the hidden topics from a face (バイオメトリクス) Unsupervised learning from facial expression by Latent Dirichlet Allocation:Discover the hidden topics from a face

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Abstract

従来の顔表情解析では心理学の研究によって分類された6表情にラベル付けされたデータセットを用いて学習が行われている。しかしながら、顔表情にはこれらの規則で分類できない隠れた情報が多く存在する。それでは人間にはどれ位の数の顔表情クラスが存在するのであろうか。本研究では、未分類の顔表情画像から隠れたトッピックを発見するために、Latent Dirichlet Allocationアルゴリズムを用いる。これにより、複雑な顔表情の特徴を解析し、隠れたトッピックを取り出すことを試みる。

Given a set of unlabeled data, it is desired to retrieve the significant information hidden in the messy data. In this research, we utilize the Latent Dirichlet Allocation algorithm to discover the hidden topic from the set of unlabeled facial expression images. Traditionally, the learning of facial expression is supervised by a well-labeled dataset. The features are separated into six emotions according to the psychological research. However, there is a lot of hidden information in our facial expression which does not follow those rules. Therefore, the question arises of how many possible facial expressions human can express. In this research, we retrieve the latent topics to explore the characteristic of the complex facial expression.

Journal

  • Technical Committee on Biometrics

    Technical Committee on Biometrics 114(251), 49-54, 2014-10-16

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110009958728
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA12683595
  • Text Lang
    ENG
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL Article ID
    025919376
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    NDL  NII-ELS 
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