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J-GLOBAL ID：201902243498054505   整理番号：19A0485044

顔表情弁別を行う畳み込みニューラルネットワークの内部における空間周波数特性

Spatial frequency characteristics of convolutional neutral network trained for classifying facial expressions

著者 (7件)： 小松優介 (大阪大 大学院生命機能研究科) ,  稲垣未来男 (大阪大 大学院生命機能研究科) ,  稲垣未来男 (情報通信研究機構 脳情報通信融合研究セ) ,  LIM Chanseok (大阪大 大学院生命機能研究科) ,  篠崎隆志 (情報通信研究機構 脳情報通信融合研究セ) ,  藤田一郎 (大阪大 大学院生命機能研究科) ,  藤田一郎 (情報通信研究機構 脳情報通信融合研究セ)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 367(NC2018 28-37)(Web)  ページ： 5-10 (WEB ONLY)  発行年： 2018年12月08日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 神経生理学実験により高次視覚野(側頭皮質)の顔反応性細胞は画像基準の空間周波数(cycles/image)に選択性を持つことが分かっている。本研究では,画像基準の空間周波数選択性を持つことが顔認識にどのように貢献しているかを,畳み込みニューラルネットワークモデル(CNN)を用いて検討した。初期値が違う複数のCNNモデルに表情弁別を学習させ,高次層のユニットの空間周波数選択性を解析したところ,画像基準の空間周波数に選択的なユニットの割合が多いモデルほど,表情を正しく弁別できる確率が高かった。このことから,画像基準の空間周波数(つまり顔固有の空間周波数)を処理することが,顔表情弁別能力を高める上で重要だと示唆された。(著者抄録)

シソーラス用語： *認識 ,  信号弁別 ,  *ニューラルネットワーク ,  *空間周波数 ,  *周波数特性 ,  選択性 ,  パターン認識 ,  教師つき学習 ,  顔画像 ,  画像処理 ,  情報処理 ,  神経生理 ,  データ解析 ,  精度 ,  部分空間法
準シソーラス用語： ニューロンモデル ,  顔認識 ,  *顔表情認識 ,  固有空間法 ,  周波数選択性 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  認識精度 ,  脳内情報処理

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (11件)：

• Hasselmo, M. E., Rolls, E. T.,&Baylis, G.C.(1989). The role of expression and identity in the face-selective responses of neurons in the temporal visualcortex of the monkey. Behavioural Brain Research, 32, 203-218.
• Inagaki, M., & Fujita, I. (2011). Reference frames for spatial frequency in face representation differ in the temporal visual cortex and amygdala. Journal of Neuroscience, 31(28), 10371-10379.
• K. Fukushima, ′′Neocognitron: a self organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position,′′ Biol Cybern., vol.36 (4), pp.193-202, 1980.
• Y. LeCun, B. Boser, J.S. Denker, D. Henderson, R.E. Howard, and L.D. Jackel, ′′Backpropagation applied to hand-written zip code recognition,′′ Neural Computation, vol.1 (4), pp.541-551, 1989.
• Yamins, D. L., Hong, H., Cadieu, C. F., Solomon, E. A., Seibert, D., & DiCarlo, J. J. (2014). Performance-optimized hierarchical models predict neural responses in higher visual cortex. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(23), 8619-8624.

タイトルに関連する用語 (3件)： 顔表情 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  周波数特性