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J-GLOBAL ID：202002247471471634   整理番号：20A2028153

顔表情の合成と認識におけるComp-GAN構成生成敵対ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Comp-GAN Compositional Generative Adversarial Network in Synthesizing and Recognizing Facial Expression

著者 (10件)： Wang Wenxuan (Fudan University, Shanghai, China) ,  Sun Qiang (Fudan University, Shanghai, China) ,  Fu Yanwei (Fudan University, Shanghai, China) ,  Chen Tao (Fudan University, Shanghai, China) ,  Cao Chenjie (Ping An OneConnect, Shanghai, China) ,  Zheng Ziqi (Ping An OneConnect, Shanghai, China) ,  Xu Guoqiang (Ping An OneConnect, Shanghai, China) ,  Qiu Han (Ping An OneConnect, ShanghaiShanghai, China) ,  Jiang Yu-Gang (Fudan University, Shanghai, China) ,  Xue Xiangyang (Fudan University, Shanghai, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MM ’19  ページ： 211-219  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  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： 顔面発現は社会的相互作用の理解に重要である。したがって,表情を認識する能力は,新しいマルチメディアアプリケーションを可能にする。最近の深層アーキテクチャの進歩により,表情認識に関する研究は大きな進歩を達成した。しかし,これらのモデルは,十分かつ多様な高品質訓練顔の欠落,顔変動への脆弱性,および限られた数の基本的な感情の認識の問題に悩まされている。これらの問題に取り組むために,本論文では,特定の姿勢と望ましい顔表情を有する新しい顔画像を合成することができる,新しいエンドツーエンド構成的遺伝的アルゴリズム(Comp-GAN)を提案した。そして,そのような合成画像は,ロバストで一般化された表現認識モデルを訓練するためにさらに利用できる。本質的に,Comp-GANは,同一性情報を維持しながら,入力画像に従って顔の発現と姿勢を動的に変えることができる。特に,発電機は2つの主成分を持つ:所望の表現を持つ画像を生成すること,および顔の姿勢を変えるためのもう1つ。さらに,顔再構成学習プロセスを適用して,入力画像を再構成し,顔アイデンティティのような鍵情報を保存するための発生器を制約した。初めて,様々な1/ゼロショット顔表情認識タスクを作成した。Comp-GANによって生成された画像が,1/ゼロショット顔表情認識の性能を改善するために有用であることを示すために,大規模な実験を行った。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. 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 ,  再構成 ,  エンドツーエンド方式 ,  表情 ,  深層 ,  計算機アーキテクチャ ,  ロバスト性 ,  認知モデル ,  遺伝的アルゴリズム ,  顔画像
準シソーラス用語： 社会的相互作用 ,  表情認識 ,  アイデンティティ ,  高品質 ,  *顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 表情 ,  生成敵対ネットワーク

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 顔表情 ,  COMP ,  GaN ,  敵対