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J-GLOBAL ID：201702290167379707   整理番号：17A1349965

深部残留と畳込みネットワークを用いた野生における表情推定【Powered by NICT】

Facial Affect Estimation in the Wild Using Deep Residual and Convolutional Networks

著者 (2件)： Hasani Behzad ,  Mahoor Mohammad H.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPRW  ページ： 1955-1962  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： 野生における自動感情コンピューティングは,コンピュータビジョンの分野で挑戦的な課題である。本論文では,最初に影響を及ぼすの野生挑戦を受けた顔面情動推定タスクのために提案された三つのニューラルネットワークに基づく方法を提案した。これらの方法は,顔面情動推定タスクのための特異的に再設計開始ResNetモジュールに基づいている。これらの方法は,浅い開始ResNet,深い開始ResNet,開始ResNet LSTMsであった。これらのネットワークは,異なるスケールにおける顔特徴を抽出し,同時に各フレームにおける結合および覚醒を推定した。0.4と0.3の二乗平均平方根誤差(RMSE)速度は深い開始ResNet法を用いて対応する一致相関係数(CCC)速度0.04と0.29のそれぞれ原子価および覚醒が得られた。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： *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *表情 ,  再設計 ,  *深部 ,  相関係数 ,  *畳込み ,  コンピュータビジョン ,  原子価
準シソーラス用語： 感情コンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深部 ,  残留 ,  畳込み ,  表情 ,  推定