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J-GLOBAL ID：201702235430138304   整理番号：17A0537605

MSVRとAROUSAL-VALENCE感情モデルに基づく表情認識研究【JST・京大機械翻訳】

Facial expression recognition method based on MSVR and Arousal-Valence emotion model

著者 (4件)： Yang Yong (Chongqing Key Laboratory of Computational and Intelligence, Chongqing University of Posts and Telecommunications) ,  Huang Wenbo (Chongqing Key Laboratory of Computational and Intelligence, Chongqing University of Posts and Telecommunications) ,  Kim Yoosung (Department of Information and Communication Engineering, Inha University) ,  Gu Xicun (Laboratory of Graphics Image and Multimedia, Chongqing University of Posts and Telecommunications)
資料名： Chongqing Youdian Da Xue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Chongqing Youdian Da Xue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 28  号： 6  ページ： 836-843  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3128A  ISSN： 1673-825X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 通常の表情認識方法は基本感情に対して表情分類を行うが、基本感情は感情に対する表現能力が限られている。感情の表現を豊かにするために,AROUSAL-VALENCE感情モデルを用いて,心理学の観点からAROUSAL-VALENCEモデルにおけるAROUSAL次元とVALENCE次元の間の相関を分析した。統計学的方法を用いて,AVEC 2013,,およびとの3つのデータセットを研究し,それらの間に正の相関があることを示した。AROUSAL-VALENCEの相関を利用した。多出力サポートベクトル回帰(MULTIPLE DIMENSIONAL OUTPUT SUPPORT VECTOR REGRESSION,MSVR)アルゴリズムを表情の訓練と予測アルゴリズムとして採用した。特徴融合と決定融合に基づいて,MSVRに基づく2レベル融合表情認識法を提案した。実験結果は,提案した表情認識方法が従来の方法より良い認識効果を得ることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計学 ,  アルゴリズム ,  *表情 ,  心理学
準シソーラス用語： 特徴融合 ,  予測アルゴリズム ,  サポートベクトル回帰 ,  *表情認識 ,  *感情モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： facial expression recognition ,  arousal-valence emotion dimensions ,  correlation ,  multiple dimensional output support vector regression(MSVR)

分類 (3件)： 船舶性能  (QJ02010Q) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  心理学一般  (AE01000T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 感情モデル ,  表情認識 ,  研究