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J-GLOBAL ID：202102215422893080   整理番号：21A2807105

畳込みニューラルネットワークを用いた画像ベース感情認識の開発【JST・京大機械翻訳】

Development of Image-Based Emotion Recognition using Convolutional Neural Networks

著者 (5件)： Latif Atiya (International Islamic University Malaysia,Electrical and Computer Engineering Dept.,Kuala Lumpur,Malaysia,53100) ,  Gunawan Teddy Surya (International Islamic University Malaysia,Electrical and Computer Engineering Dept.,Kuala Lumpur,Malaysia,53100) ,  Kartiwi Mira (International Islamic University Malaysia,Information Systems Department,Kuala Lumpur,Malaysia,53100) ,  Arifin Fatchul (Universitas Negeri Yogyakarta,Electronics and Informatics Eng. Dept.,Yogyakarta,Indonesia,55281) ,  Mansor Hasmah (International Islamic University Malaysia,Electrical and Computer Engineering Dept.,Kuala Lumpur,Malaysia,53100)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2021  号： ICSIMA  ページ： 47-52  発行年： 2021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： 近年,人工知能は多くのアプリケーションで利用されてきた。顕著なアプリケーションの1つは,画像から感情を検出し,知的自動応答システムがユーザの感情に基づいて適切に応答するのを助けることができる。本論文は,画像入力に関する畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた感情認識の開発を提示した。最初に,拡張Cohn-Kanade画像感情データベースを,5つの定義済み感情,すなわち,幸福, s,怒り,恐怖,驚き,および中立で選択した。第二に,顔検出と顔ランドマーク抽出を入力画像に適用した。次に,AlexNetモデルを,移動学習のための選択された深層学習アーキテクチャとして使用した。結果は,約98.2%の認識精度を達成できることを示した。さらに,精度,想起およびF1スコアを評価し,提案アルゴリズムの有効性を示した。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： アルゴリズム ,  学習 ,  データベース ,  人工知能 ,  *応用プログラム ,  有効性 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 画像入力 ,  顔検出 ,  *感情認識 ,  ランドマーク ,  認識精度 ,  深層学習 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  感情認識 ,  開発