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J-GLOBAL ID：202002218550640001   整理番号：20A2636203

CS-ONPP:モジュラー顔表情認識のためのクラス類似性に基づくONPP【JST・京大機械翻訳】

CS-ONPP: Class Similarity Based ONPP for the Modular Facial Expression Recognition

著者 (3件)： Sujata (Dhirubhai Ambani Institute of Information and Communication Technology, Gandhinagar, India) ,  Koringa Purvi A. (Dhirubhai Ambani Institute of Information and Communication Technology, Gandhinagar, India) ,  Mitra Suman K. (Dhirubhai Ambani Institute of Information and Communication Technology, Gandhinagar, India)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1249  ページ： 418-428  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顔表情認識は,人間行動解析の分野で大きな問題である。局所テクスチャ,特徴を抽出し,分類に用いたこの分野で多くの研究がなされてきた。この情報の非常に局所的な性質のため,全画像に対して達成された特徴ベクトルの次元は非常に高く,実時間表現認識において計算上の課題を提起する。近年,次元縮小法が画像認識タスクにうまく使用されている。高次元データであるが,顔画像のような自然画像は低次元部分空間にあり,次元縮小法は,画像認識タスクの分類段階に含まれる計算量を減らすために,この基礎となる部分空間を学習することを試みた。本論文では,表現認識のためのクラス類似性ベース近傍による直交近傍保存プロジェクションを提案した。3つのよく知られた顔表情データベース上で広範な実験を行った。提案技法は,局所特徴抽出ベースの方法と比較して,非常に低い次元で類似の認識性能を達成した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  計算量 ,  類似性 ,  直交性 ,  *次元縮小 ,  顔画像 ,  画像認識
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  自然画像 ,  *表情認識 ,  部分空間 ,  実時間 ,  低次元 ,  局所特徴 ,  *顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 表情認識 ,  次元縮小 ,  ONPP

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： Cs ,  顔表情認識 ,  クラス ,  類似性