文献

J-GLOBAL ID：201802214489685777   整理番号：18A0804563

マイクロ表現認識のための二重時間スケール畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Dual Temporal Scale Convolutional Neural Network for Micro-Expression Recognition

著者 (10件)： Peng Min (Chongqing Key Laboratory of Non-linear Circuit and Intelligent Information Processing, Southwest University) ,  Peng Min (School of Electronic and Information Engineering, Southwest University) ,  Wang Chongyang (Chongqing Key Laboratory of Non-linear Circuit and Intelligent Information Processing, Southwest University) ,  Wang Chongyang (School of Electronic and Information Engineering, Southwest University) ,  Chen Tong (Chongqing Key Laboratory of Non-linear Circuit and Intelligent Information Processing, Southwest University) ,  Chen Tong (School of Electronic and Information Engineering, Southwest University) ,  Chen Tong (Institute of Psychology, University of Chinese Academy of Sciences) ,  Liu Guangyuan (Chongqing Key Laboratory of Non-linear Circuit and Intelligent Information Processing, Southwest University) ,  Liu Guangyuan (School of Electronic and Information Engineering, Southwest University) ,  Fu Xiaolan (Institute of Psychology, University of Chinese Academy of Sciences)
資料名： Frontiers in Psychology (Web)  (Frontiers in Psychology (Web))
巻： 8  ページ： 1745  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7096A  ISSN： 1664-1078  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顔の微小表情は,短い不随意な顔の動きであり,人々が隠すことを試みる本物の感情を明らかにすることができる。自然のマイクロ表現認識の伝統的な方法は,洗練された手craの特徴設計に過度に依存し,認識率はその実用化のために十分に高くない。本論文において,著者らは自発的マイクロ表現認識のための二重時間スケール畳込みニューラルネットワーク(DTSCNN)を提案した。DTSCNNは2ストリームネットワークである。DTSCNNの異なるストリームを用いて,マイクロ表現ビデオクリップの異なるフレームレートに適応させた。DSTCNNの各ストリームは,オーバフィッティング問題を避けるために独立した浅いネットワークから成る。一方,著者らは,浅いネットワークがより高いレベルの特徴を得ることができることを保証するために,ネットワークをオプティカルフローシーケンスで供給した。自発的マイクロ表現データベース(CASME I/II)に関する実験結果は,著者らの方法が,いくつかの最先端の方法が達成することができるものよりおよそ10%高い認識比率を達成することができることを示した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  オプティカルフロー ,  データベース
準シソーラス用語： フレームレート ,  ビデオクリップ ,  認識率 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マイクロ発現認識 ,  深層学習 ,  オプティカルフロー ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  特徴融合

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 表現 ,  スケール ,  畳込みニューラルネットワーク