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J-GLOBAL ID：201802236481405784   整理番号：18A0919869

雑音付加による顔表情に対する特徴局所化の改善

Improvement of Feature Localization for Facial Expressions by Adding Noise

著者 (2件)： SABRI Motaz (Hiroshima University) ,  KURITA Takio (Hiroshima University)
資料名： International Journal of Affective Engineering (Web)  (International Journal of Affective Engineering (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： 27-37(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0401A  ISSN： 2187-5413  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に雑音を注入する際の特徴局所化能力を調べた。提案したモデルは,顔表情に基づいて7人の感情状態を分類することを意図し,以前の畳み込みニューラルネットワークよりも優れた性能を発揮することを示した。学習した特徴の内部表現は現れ,それらの特徴のより正確な局所化は,深いネットワーク訓練の間に独立Gauss雑音をある結合に加たときに現れた。筆者らは,雑音がユニットを汚染した後の重みは,より明確な出力をもたらすことを観測した。このような挙動は,自動構造化を通してネットワークの一般化を改善した。筆者らは,顔表情に基づくKDEFブラックとCohen-Kanade+データセットに関する感情分類実験によりこれを確認した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 添加 ,  *雑音 ,  表情 ,  特性 ,  改変 ,  改良 ,  ニューラルネットワーク ,  モデル ,  感情 ,  状態 ,  Gauss雑音
準シソーラス用語： CNN ,  改善 ,  感情状態 ,  *顔表情 ,  *局所化 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *特徴 ,  *付加

著者キーワード (6件)： 機械学習 ,  感情コンピューティング ,  加法的ノイズ ,  Gauss雑音 ,  分類 ,  特徴局所化

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (34件)：

• 1. Ekman P., Friesen W. V., Hager J. C.; Facial Action Coding System, Research Nexus, Salt Lake City, 2002.
• 2. B. V. Kumar; Face expression recognition and analysis: the state of the art, Course Paper, Visual Interfaces to Computer, 2009.
• 3. E. Kim, and S. Vangala; Deep Action Unit classification using a binned intensity loss and semantic context model, 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp.4136-4141, 2016.
• 4. P. Khorrami, T. L. Paine, and T. S. Huang; Do Deep Neural Networks Learn Facial Action Units When Doing Expression Recognition, International Conference on Computer Vision Workshop, pp.19-27, 2015.
• 5. S. Ghosh, E. Laksana, S. Scherer, and L.-P. Morency; A Multi-label Convolutional Neural Network Approach to Cross-Domain Action Unit Detection, In Proceedings of ACII 2015, pp.19-27, 2015.

タイトルに関連する用語 (3件)： 雑音 ,  顔表情 ,  局所化