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J-GLOBAL ID：201802237636417931   整理番号：18A0441619

短研究先進プロジェクト:自動顔特徴抽出と感情認識のための戦略の開発【Powered by NICT】

Short Research Advanced Project: Development of strategies for automatic facial feature extraction and emotion recognition

著者 (2件)： Restrepo David (Physics Engineering, Science School, EAFIT University) ,  Gomez Alejandro (Mathematical Modeling Research Group (GRIMMAT), Science School, EAFIT University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCAC  ページ： 1-6  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： 感情は人間の個人および社会的スキルの基本的部分である。行動,知能,その理由と意思決定プロセスは,人物の感情状態により影響されることを話題のいくつかである。本論文では顔表情の情報を抽出するためのパターン認識ニューラルネットワークとViola-Jonesオブジェクト検出器を訓練するためにCohn-Kanadeデータベースを用いた画像が,感情認識のための計算方法を開発した。得られたニューラルネットワークは,驚き,恐怖,幸福,悲しみ,嫌悪感と怒りの6基本的感情の認識において,90.7%の総合精度を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： パターン認識 ,  ニューラルネットワーク ,  画像 ,  *特徴抽出 ,  データベース
準シソーラス用語： 怒り ,  物体検出 ,  顔表情 ,  感情状態 ,  *感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 応用心理学  (AE02000A) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 研究 ,  プロジェクト ,  特徴抽出 ,  感情認識 ,  戦略 ,  開発