SATO Wataru Laboratory
表情アクションユニット自動検出システムの複数データベースでの評価
(Namba, Sato, Osumi, & Shimokawa: Sensors)
感情コンピューティングの分野では，顔面の動きを正確に自動検出することが重要な課題で，大きな進歩が遂げられている．
しかし，複数の自動検出システムについて，複数の動的表情データベースを用いた系統的な評価は，まだなされていない．
本研究では，表情のアクションユニット（AU）を検出する3つのシステム（FaceReader, OpenFace, AFARtoolbox）の性能を比較した．
すべてのシステムが，動的な表情データベースからAUをチャンスレベル以上に検出した．
さらに，OpenFaceとAFARはFaceReaderと比較して，高い検出パフォーマンスを示した．
それぞれのシステムに特異的な混同バイアスが示され，意図的表情データベースの解析では静的モードでの解析が動的モードよりも優れることが示された．
こうした結果は，各自動検出システムの予測パターンの特徴を示すものであり，今後の表情研究の指針となる．
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