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J-GLOBAL ID：202002274879932255   整理番号：20A2283042

深層畳込みオートエンコーダとサポートベクトル回帰器による連続感情認識【JST・京大機械翻訳】

Continuous Emotion Recognition via Deep Convolutional Autoencoder and Support Vector Regressor

著者 (3件)： Clement Allognon Sevegni Odilon (Universite ́ du Que ́bec,E ́cole de Technologie Supe ́rieure,Montre ́al,QC,Canada) ,  de S. Britto Alceu (Pontifical Catholic University of Parana ́,Curitiba,PR,Brazil) ,  Koerich Alessandro L. (Universite ́ du Que ́bec,E ́cole de Technologie Supe ́rieure,Montre ́al,QC,Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IJCNN  ページ： 1-8  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： 自動表情認識(FER)は,感情認識とコンピュータビジョンにおける重要な研究分野である。応用は,医療,運転者の疲労監視,社会性ロボット,およびいくつかの他の人間-コンピュータ相互作用システムのようないくつかのドメインで見出すことができる。したがって,機械は高精度でユーザの感情状態を認識できることが重要である。近年,深いニューラルネットワークが,感情の認識において大きな成功とともに使用されてきた。本論文では,転送学習とオートエンコーダに基づく教師なし学習手法を用いて,FERに基づく連続感情認識のための新しいモデルを提案した。また,提案したアプローチは,覚醒と原子価次元の一致相関係数を予測する性能の改善に寄与する前処理と後処理技術を含む。RECOLA2016データセットにおける自然および自然感情を予測するための実験結果は,視覚情報に基づく提案アプローチが,それぞれ,原子価および覚醒に対して0.516および0.264の一致相関係数を達成できることを示した。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： 相互作用 ,  *畳込み ,  学習 ,  ロボット ,  ニューラルネットワーク ,  教師なし学習 ,  相関係数 ,  原子価 ,  覚醒 ,  コンピュータビジョン ,  深層 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： 表情認識 ,  *感情認識 ,  視覚情報 , 【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 (5件)： 深層 ,  畳込み ,  オートエンコーダ ,  サポートベクトル回帰 ,  感情認識