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J-GLOBAL ID：201702228101916835   整理番号：17A1254981

マルチタスク深部転移学習に基づく姿勢非依存性顔行動単位強度回帰【Powered by NICT】

Pose-Independent Facial Action Unit Intensity Regression Based on Multi-Task Deep Transfer Learning

著者 (3件)： Zhou Yuqian ,  Pi Jimin ,  Shi Bertram E.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FG  ページ： 872-877  発行年： 2017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： 顔表情認識は人間の挙動解析と人間コンピュータ相互作用においてますます重要な役割を果たしている。Facial Action Coding System(FACS)により符号化された顔動作単位(AU)は,顔表情の解釈のための豊富な手がかりを提供する。AU分析に関する多くの過去の研究は,正面画像のみを用いたが,自然画像は,はるかに広いバ種類姿勢を含んでいた。FG2017顔表情の認識と解析挑戦(FERA 2017)は,参加者が九種類の姿勢角の下でAU発生と強度を推定する必要がある。FERA2017AU強度推定サブ課題に対処するマルチタスク深いネットワークを提案した。ネットワークは姿勢推定および姿勢依存AU強度推定のタスクを同時に実行する。推定姿勢を用いた単一推定への姿勢依存AU強度推定を統合する。二タスクはImageNetに前訓練された深層畳込みニューラルネットワーク(CNN)の移動底層を共有している。著者らのモデルは,ベースライン結果的に優れており,最もAUsのための九種の姿勢角の間のバランスの取れた性能を達成した。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： ニューラルネットワーク ,  符号化 ,  基準線 ,  コンピュータ ,  畳込み ,  画像 ,  *ネットワーク ,  相互作用
準シソーラス用語： 姿勢推定 ,  姿勢角 ,  自然画像 ,  顔表情 ,  表情認識 ,  *転移学習 ,  *マルチタスク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチタスク ,  深部 ,  転移学習 ,  姿勢 ,  非依存性 ,  行動