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J-GLOBAL ID：202102211430299943   整理番号：21A0066949

マルチモーダル顔表情認識のためのGanによる強度強化【JST・京大機械翻訳】

Intensity Enhancement Via Gan for Multimodal Facial Expression Recognition

著者 (5件)： Zhu Kangkang (Beihang University,Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing,China) ,  Wang Yunhong (Beihang University,Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing,China) ,  Yang Hongyu (Beihang University,Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing,China) ,  Huang Di (Beihang University,Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing,China) ,  Chen Liming (Beihang University,Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIP  ページ： 1346-1350  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： 低強度の顔表情認識(FER)は,文献ではよく研究されていない。本論文では,この新問題を検討し,それに対する新しいGenerative Adversarial Network(GAN)ベースのマルチモーダルアプローチを提示した。この方法は,強度増強と表現認識のタスクを共同でモデル化し,合成顔が高強度の表現だけでなく,FERの性能の促進にも寄与することを確実にした。BU-3DFEとBU-4DFEデータセットについて広範な実験を行った。最先端のFER性能は,提案した方法の有効性を明確に検証した。Copyright 2021 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： *多モード ,  有効性
準シソーラス用語： *表情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチモーダル ,  顔表情認識 ,  GaN ,  強化