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J-GLOBAL ID：201802213853169127   整理番号：18A1772077

3D CONLSTMネットワークを用いたビデオからのエンドツーエンド連続感情認識【JST・京大機械翻訳】

End-to-End Continuous Emotion Recognition from Video Using 3D Convlstm Networks

著者 (5件)： Huang Jian (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li Ya (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Tao Jianhua (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Lian Zheng (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Yi Jiangyan (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 6837-6841  発行年： 2018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： 従来の連続感情認識は,特徴抽出ステップとそれに続く回帰ステップから成る。しかしながら,2つのステップの目的は,それらが分割されるので一貫していない。さらに,適切な感情的特徴に関するコンセンサスはまだない。本研究では,特徴抽出と回帰を統一システムに合併するエンドツーエンド連続感情認識フレームワークを提案した。著者らは,連続的な感情認識のための空間時間的情報を扱うために,Long Short-Tem Memory Neural Network(ConvLSTM)を有する3D畳込みネットワークを採用した。このモデルをAVEC2017データベースに適用した。実験結果により,ConvLSTMモデルは,性能改善に対して正の効果を示し,それは,0.583対0.525(ベースライン)の覚醒と,0.507対0.507の原子価に対するベースライン結果より優れていることを明らかにした。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  データベース ,  *ネットワーク ,  特徴抽出 ,  原子価 ,  *録画装置 ,  *エンドツーエンド方式 ,  *三次元 ,  基準線 ,  *走査型トンネル顕微鏡
準シソーラス用語： *感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 3D ,  ビデオ ,  エンドツーエンド ,  感情認識