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J-GLOBAL ID：201902228586588048   整理番号：19A1937137

感情認識のための文脈意識型感情グラフ推論【JST・京大機械翻訳】

Context-Aware Affective Graph Reasoning for Emotion Recognition

著者 (3件)： Zhang Minghui (Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Liang Yumeng (Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Ma Huadong (Beijing University of Posts and Telecommunications)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICME  ページ： 151-156  発行年： 2019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： 感情コンピューティングは,近年,研究者の注意を引き付けた。感情認識は感情コンピューティングの一部である。それは,幸い,sa,ang,dis,恐怖,surpriのような人の感情を認識することを目的としている。感情認識に関する従来の研究は,主に音声,テキスト,顔表情,身体姿勢などの個人自身の特性に焦点を合わせている。しかし,人々の感情は文脈情報により容易に影響される。本論文では,感情状態を推論するための感情グラフを構築するための文脈を利用した。詳細において,著者らは,領域比例ネットワーク(RPN)を用いてコンテキストを検出して,グラフ変換ネットワーク(GCN)の入力としてノードを抽出した。それは,Euclidデータ構造から非ユークリッドデータ構造までコンボリューション操作を移した。GCNは逆伝搬過程の間の感情関係を学習する。さらに,体の特徴はConvolution Neural Network(CNN)によって抽出される。GCNとCNNの出力を最終的に結合して,VAD(Valence,arouse,Dominance)測定のための離散的感情カテゴリと連続次元を推論した。この方法はEXOTICデータセットに基づくベースラインよりも高い性能を達成した。Copyright 2019 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： ネットワーク ,  基準線 ,  データ構造 ,  *畳込み
準シソーラス用語： グラフ変換 ,  感情状態 ,  文脈情報 ,  顔表情 ,  テキスト ,  感情コンピューティング ,  *感情認識 , 【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 (6件)： 感情認識 ,  文脈 ,  意識 ,  感情 ,  グラフ ,  推論