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J-GLOBAL ID：201702243344661830   整理番号：17A1398333

深時代を用いた顔表情認識【Powered by NICT】

Facial Expression Recognition with deep age

著者 (4件)： Zhaojie Luo (Graduate School of System Informatics, Kobe University, Hyogo, Japan) ,  Chen Jinhui (Graduate School of System Informatics, Kobe University, Hyogo, Japan) ,  Takiguchi Tetsuya (Graduate School of System Informatics, Kobe University, Hyogo, Japan) ,  Ariki Yasuo (Graduate School of System Informatics, Kobe University, Hyogo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMEW  ページ： 657-662  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： 本論文では,顔表情認識(FER)のための新しい深層学習フレームワークを提案した。筆者らのフレームワークは畳込みニューラルネットワーク(CNN)から誘導した,深い学習のための3種類の畳込み特徴マップを生成するための概要,組織,および角生データを採用している。そうすることで,提案した方法は式ロバスト分類のケーブルであり,顔面変形,筋運動,概要と特徴記述を強調した。それゆえに,本法により発現画像の場合,従来の手法と比較して分類性能の全体的な改善に導くより扱いやすい,より信頼性の高いのみならず表情タスクを行った。提案した方法は,静的顔表情認識(SFEW)データベースのための有効なベースライン結果を改善する6.98%である。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： 畳込み ,  ケーブル ,  データベース ,  ニューラルネットワーク ,  画像 ,  基準線 ,  信頼性 ,  ロバスト性 ,  *表情
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  深層学習 ,  *表情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 顔表情認識