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J-GLOBAL ID:202002275569986908   整理番号:20A0217102

3ストリーム畳込みニューラルネットワークを用いた自発的マイクロ表現の認識【JST・京大機械翻訳】

Recognizing Spontaneous Micro-Expression Using a Three-Stream Convolutional Neural Network
著者 (7件):
資料名:
巻:ページ: 184537-184551  発行年: 2019年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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マイクロ発現認識(MER)は,種々の実用的応用,特に臨床診断と質問において多くの注目を集めている。本論文では,MEビデオの3つのキーフレームにおけるME識別特徴を学習することにより,MEを認識するための3ストリーム畳込みニューラルネットワーク(TSCNN)を提案した。MEビデオにおける時間的,全体的な顔領域および顔の局所領域キューを認識することを目的として,それぞれ,時間的,全体的な顔領域および顔の局所的領域キューを学習し統合するために,動的時間ストリーム,静的空間ストリームおよび局所空間ストリームモジュールを設計した。さらに,頂点フレームのインデックス値を使用することなく,TSCNNを認識することを可能にするために,信頼できる頂点フレーム検出アルゴリズムを設計した。5つの公開MEデータベース:CASME II,SMIC-HS,SAMM,CAS(ME)2,CASMEを用いて広範な実験を行った。提案したTSCNNは,多くの他の方法と比較して,より有望な認識結果を達成することを示した。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】
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