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J-GLOBAL ID：201702255597783950   整理番号：17A0213793

畳込みMKLに基づくマルチモーダル感情認識と感情分析【Powered by NICT】

Convolutional MKL Based Multimodal Emotion Recognition and Sentiment Analysis

著者 (4件)： Poria Soujanya ,  Chaturvedi Iti ,  Cambria Erik ,  Hussain Amir
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICDM  ページ： 439-448  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 技術は世界中の他の百万人の自分達のアイデア,意見とコンテンツを生成・共有容易にインターネット接続を誰でも可能にした。含有量オンライン投稿と消費の多くは多モード。内蔵カメラと地平上のGoogleガラスのような新しいビデオ装備ウェアラブルをホストとする今日の出荷電話,錠剤およびPCの十億では,インターネット上のビデオの量は増加し続けるであろう。この洪水マルチモーダル含有量の維持,単独ではその意味を組織化またはにさせる研究者にとってますます難しくなっている。ビデオからの有用な知識は指数関数的に成長し,含有量の世界的な成長に対応する重要な必要性がある。これは感情分析に特に重要な,両サービスと製品レビューは徐々にから単一モード多モードに移行した。深い畳込みニューラルネットワークを用いた視覚モダリティおよびテキストモダリティから特徴を抽出する新しい方法を示した。多重カーネル学習分類器にそのような特徴を給与することにより,著者らは異なるデータセット上でのマルチモーダル感情認識と感情分析の技術の状態を大きく上回った。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 単一モード ,  *畳込み ,  録画装置 ,  コンテンツ ,  洪水 ,  *多モード ,  インターネット ,  指数関数
準シソーラス用語： Kernel法 ,  モダリティ ,  ウェアラブル ,  Google ,  オンライン ,  *感情分析 ,  *感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込み ,  マルチモーダル ,  感情認識 ,  感情分析