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J-GLOBAL ID：202102274565811969   整理番号：21A2065141

複合顔表情認識への移動学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Transfer Learning Approach to Compound Facial Expression Recognition

著者 (3件)： Xie Yuanlun (University of Electronic Science and Technology of China, China) ,  Tian Wenhong (University of Electronic Science and Technology of China, China) ,  Ma Tingsong (University of Electronic Science and Technology of China, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICAIP 2020  ページ： 95-101  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 最近の先進的な研究は,深い学習が顔表情認識において,特に基本的表現認識分野において大きなポテンシャルを持ち,多くの研究者が優れた性能を有する多くの深層学習ネットワークを提案した。化合物顔表情に関しては,それは大きな研究価値を持つが,ほんのわずかな研究しか存在せず,その性能は満足できるものではない。したがって,化合物顔表情認識を改善するためには,まだ多くの研究が行われている。この問題に取り組むために,筆者らは,VGG-19事前訓練ネットワークと組み合わせた微調整構造を設計する,化合物表現認識のための転送学習解を導入した。VGG-19事前訓練ネットワークを用いて顔表情の深い特徴を抽出し,微調整ネットワークを用いて顔表情のカテゴリーを得た。実験結果は,著者らのアプローチが精度において約5.31%の最先端の深層学習法を改善することを示した。知る限りでは,転送学習アプローチは,CFEEデータセットに基づく複合顔表情認識に適用する初めてである。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： *表情認識 ,  微調整 ,  深層学習 ,  *顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 複合顔表現 ,  微調整ネットワーク ,  転移学習

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 顔表情認識 ,  学習