文献

J-GLOBAL ID：201802236145781316   整理番号：18A1304183

深い移動学習と集合を用いた静的画像上の感情認識【JST・京大機械翻訳】

Emotion recognition on static images using deep transfer learning and ensembling

著者 (2件)： Abanoz Huseyin (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Istanbul Teknik Ueniversitesi, Istanbul, Tuerkiye) ,  Cataltepe Zehra (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Istanbul Teknik Ueniversitesi, Istanbul, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SIU  ページ： 1-4  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： 感情認識は,人間とコンピュータが相互作用するあらゆる領域において有用である可能性がある。CNNはコンピュータビジョンタスクで良いことが知られている。しかし,特にデータ量と計算電力が制限されるとき,CNNは訓練するのが難しい。転送学習は,事前に訓練されたCNN分類器を使用する安価で効率的な方法として現れる。本研究は2つの寄与を持つ。まず第一に,様々なCNNアーキテクチャと異なるデータセットを用いて訓練されたモデルを,感情認識に使用するための適切なモデルを見つけるために調査する。第二に,各感情に対するエキスパートモデルを訓練した。Baseモデルは,より良い分類装置を作るためにエキスパートモデルによって集合した。実験により,移動学習と一緒にアンサンブルを用いることにより,良好な分類器を作成することができることを示した。最終分類器は,FER13検証セットにおいて68.32%の精度を示した。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： 相互作用 ,  電力 ,  コンピュータ ,  モデル ,  計算機アーキテクチャ ,  分類装置 ,  *画像 ,  *学習
準シソーラス用語： 低価格 ,  データ量 ,  *感情認識 , 【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 (3件)： 学習 ,  集合 ,  感情認識