文献

J-GLOBAL ID：202002238129219752   整理番号：20A0252515

Sparse Bayesian Learningに基づく注視領域の時間変化を考慮したヒトの感情推定に関する検討

著者 (4件)： 諸戸祐哉 (北大 大学院) ,  前田圭介 (北大 大学院情報科学研究院) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究院) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (Joint Convention Record, the Hokkaido Chapters of the Institutes of Electrical and Information Engineers, Japan (CD-ROM))
巻： 2019  ページ： ROMBUNNO.111  発行年： 2019年11月09日 
JST資料番号： L1739B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1.はじめに.ヒトの感情を分析することで,システムやデバイスの発達の支援を目的とする“Affective Computing”の分野では,機械がヒトの感情を認識することが重要な要素であると報告されている[1].ヒトの感情は非言語的な要素を多...【本文一部表示】

シソーラス用語： 学習 ,  性質 ,  *推定 ,  ヒト ,  注意 ,  経時変化 ,  学習機械 ,  ニューラルネットワーク ,  刺激 ,  教師つき学習 ,  *パターン認識 ,  画像刺激 ,  エクストリームラーニングマシン
準シソーラス用語： Bayes学習 ,  スパース推定 ,  スパース性 ,  *感情推定 ,  極度学習機械 ,  時間変化 ,  注視

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 注視 ,  ヒト ,  感情推定