文献

J-GLOBAL ID：202102234123751411   整理番号：21A0027604

改良CNNによる深部部分閉塞顔表情認識【JST・京大機械翻訳】

Deep Partial Occlusion Facial Expression Recognition via Improved CNN

著者 (2件)： Chen Yujian (College of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin, People’s Republic of China) ,  Liu Shiguang (College of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin, People’s Republic of China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12509  ページ： 451-462  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顔表情認識(FER)は,人間の感情状態を示すことができ,仮想人間モデリングと通信において非常に重要である。しかし,FERは,制約のない環境の下で適用されるとき,部分的オクルージョン問題に悩まされる。本論文では,FERに対する部分的オクルージョンによる表情の使用を提案した。これは,顔画像がオクルージョンなしで検出されると仮定する最も一般的なFER問題とは異なる。この目的のために,部分的に閉塞した顔表情データベースを再構成することにより,改良VGG16ネットワークに基づく20層「VGG+残差」CNNネットワークを提案し,上記のCNNとGaborフィルタを並列化するためにハイブリッド特徴戦略を適用した。また,LMCLと運動量SGDによってモデルの成分を最適化した。次に,結果を,分類結果を得るために,ある重量と組み合わせた。この方法の利点は,実験と交差データベース試験の多重セットによって実証された。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 運動量 ,  最適化 ,  データベース ,  ネットワーク ,  残差 ,  多重化 ,  再構成 ,  表情 ,  顔画像 ,  *オクルージョン
準シソーラス用語： Gaborフィルタ ,  *表情認識 ,  仮想人間 ,  *顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 表情認識 ,  CNN ,  Gabor ,  LMCL ,  SGD

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： CNN ,  深部 ,  部分閉塞 ,  顔表情認識