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J-GLOBAL ID：201102205714114477   整理番号：11A0900229

個人化した映画感情の内容の表現と認識を適応した聴衆

Audience Oriented Personalized Movie Affective Content Representation and Recognition

著者 (2件)： Sun Kai (Coll. of Computer Sci. & Technol., Huazhong Univ. of Sci. and Technol., Hubei, Wuhan) ,  Yu Junqing (Coll. of Computer Sci. & Technol., Huazhong Univ. of Sci. and Technol., Hubei, Wuhan)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 22  号： 1  ページ： 136-144  発行年： 2010年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  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： 合理的に自動的に映画の感情の内容を表して,認識するために,聴衆指向の個人化した映画感情空間モデル化技法を,「感情のギャップ」の解決策として,提案する。それは映画の感情の意味理解での主要問題である。著者らの方法によって,ファジィなc-平均クラスタリング(FCM)アルゴリズムを,採用して,原子価喚起感情空間を典型的ファジィな感情部分空間に分割する。そして,ガウスの混合モデル(GMM)を,それらの感情のメンバーシップ関数を決定することに使用する。これらの部分空間のセンター,境界,形,および密度は正直に聴衆の感情的傾向を反映できる。2セットの映画感情的特徴ベクトルを定式化する。マルチ層の知覚(MLP)と多重線形回帰を採用して,これらの映画感情的特徴ベクトルの感情座標を計算する。感情のメンバーシップ関数と感情座標に基づいて,最大の会員資格原則と敷居原則を導入し,表す。そして,聴衆の感情的選択を認識する。実験結果は,提案したモデル化技法は,事実上,適用でき,表すことを示し,そして,個人化した映画感情の内容を認識する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *人格 ,  映画 ,  感情 ,  表現 ,  視聴者 ,  メンバシップ関数 ,  クラスタ化 ,  ベクトル ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： *個人化 ,  聴衆 ,  クラスタリング ,  特徴ベクトル

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 個人 ,  映画 ,  感情 ,  表現 ,  適応 ,  聴衆