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J-GLOBAL ID：202002242227333017   整理番号：20A1811802

ビデオ感情認識のための二重焦点注意ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Dual Focus Attention Network For Video Emotion Recognition

著者 (3件)： Qiu Haonan (School of Computer Science and Technology, East China Normal University,Shanghai Key Laboratory of Multidimensional Information Processing) ,  He Liang (School of Computer Science and Technology, East China Normal University,Shanghai Key Laboratory of Multidimensional Information Processing) ,  Wang Feng (School of Computer Science and Technology, East China Normal University,Shanghai Key Laboratory of Multidimensional Information Processing)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICME  ページ： 1-6  発行年： 2020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： ビデオ感情認識は,複雑なシーンと様々な形式の感情表現により挑戦的なタスクである。ほとんどの既存の研究は,全ビデオクリップ上の複数の特徴の融合に焦点を合わせている。著者らの観測によると,長いビデオクリップを与えられた場合,感情は通常,少数の短いスニペットにおいて,いくつかの行動/オブジェクトだけによって提示され,有意義な手がかりは雑音の多い背景に埋められる。ヒトがビデオの感情を判断するとき,まず,有益なクリップを発見し,次に,フレームにおける感情的手がかりを綿密に探索する。本論文では,このプロセスを模倣するために,デュアルフォーカス注意ネットワークを提案する。最初に,行動,物体,および場面を含む3種類の特徴をビデオから抽出した。第二に,2つの注意モジュールを用いて,時間的および空間的次元からのビデオの視覚特徴に焦点を当てた。二重焦点注意ネットワークにより,各フレームにおける時間次元と最も感情的な視覚手がかりに沿った最も感情的なフレームを効果的に発見できる。2つの広く使用されたデータセットEkmanとビデオEモーションに関する著者らの実験は,著者らの提案した方式が既存の手法より優れていることを示した。Copyright 2020 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： 雑音 ,  視覚 ,  *ネットワーク ,  ヒト ,  *録画装置
準シソーラス用語： *感情認識 ,  ビデオクリップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビデオ ,  感情認識 ,  焦点 ,  注意