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J-GLOBAL ID：201802240268114166   整理番号：18A0244780

ChaLearn LAPマルチモーダル孤立および連続ジェスチャ認識の【結果と結論】and解析および実と偽発現感情課題【Powered by NICT】

Results and Analysis of ChaLearn LAP Multi-modal Isolated and Continuous Gesture Recognition, and Real Versus Fake Expressed Emotions Challenges

著者 (11件)： Wan Jun ,  Escalera Sergio ,  Anbarjafari Gholamreza ,  Escalante Hugo Jair ,  Baro Xavier ,  Guyon Isabelle ,  Madadi Meysam ,  Allik Juri ,  Gorbova Jelena ,  Lin Chi ,  Xie Yiliang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCVW  ページ： 3189-3197  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： 課題は三トラックから構成されていたICCVで人々の挑戦で2017ChaLearnの結果を解析(1)大規模分離(2)連続ジェスチャ認識,および(3)実苦痛と見せかけ発現感情飛跡。両方のジェスチャ認識課題の二回目である最初の「視覚解析を越えたマルチメディア挑戦」に対するIC2016ワークショップの文脈で開催されした。この第二ラウンドでは,より多くの参加者は競争に参加し,その性能は第1ラウンドに比べて著しく改善された。特に,単離されたジェスチャ認識の最良の認識精度はIsoGD試験セットで56.90%から67.71%まで改善された,連続ジェスチャ認識の平均Jaccard指数(MJI)はConGDテストセットで0.2869から0.6103に改善した。第三軌道は実苦痛と見せかけ表現された感情分類に関する最初の取り組み,六感情カテゴリ,のための新しいデータベースを紹介したを含んでいる。第一位ではテストセットにおいて67.70%の平均認識率を達成した二チーム間で共有された。三トラック,参加者のコードと方法記述のデータは研究者たちは,この分野の進歩を維持できるように公開されている。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： 視覚 ,  マルチメディア ,  データベース ,  *多モード
準シソーラス用語： 認識率 ,  感情分類 ,  認識精度 ,  苦痛 ,  *ジェスチャー認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： LAP ,  マルチモーダル ,  ジェスチャ認識 ,  解析 ,  実 ,  発現 ,  感情