文献

J-GLOBAL ID：202102278663534481   整理番号：21A0444660

感情コンピューティングおよびアプリケーションのためのエンドツーエンド顔および生理学的モデル【JST・京大機械翻訳】

End-to-end Facial and Physiological Model for Affective Computing and Applications

著者 (3件)： Comas Joaquim (Pompeu Fabra University,Department of Information and Communication Technologies,Barcelona,Spain) ,  Aspandi Decky (Pompeu Fabra University,Department of Information and Communication Technologies,Barcelona,Spain) ,  Binefa Xavier (Pompeu Fabra University,Department of Information and Communication Technologies,Barcelona,Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： FG  ページ： 93-100  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： 近年,感情コンピューティングとその応用は,高速成長研究題目になった。さらに,深層学習の上昇は,古典的方法と比較して,感情認識システムにおいて著しい改善を導入した。本研究では,周辺生理学的信号と表情の組み合わせを用いた深層学習技術に基づくマルチモーダル感情認識モデルを提案した。さらに,著者らの内部Bio Auto-Encoder(BAE)から抽出した潜在特徴を導入することによって,提案モデルの改善を提示した。両モデルを訓練し,原子価,覚醒および感情状態分類を報告するAMIGOSデータセットで評価した。最後に,深層学習技術を用いた感情コンピューティングにおける可能な医療応用を実証するために,提案した方法を不安療法の評価に適用した。この目的のために,各患者の心電図(ECG)およびガルバニ皮膚応答(GSR)のような表情および末梢シグナルを記録することにより,縮小マルチモーダルデータベースを収集した。経験と覚醒推定値を,治療期間にわたって著者らの提案モデルを用いて抽出し,時間的ドメインにおける異なる感情的変化に対する評価に成功した。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： 心電図 ,  原子価 ,  *エンドツーエンド方式 ,  *応用プログラム ,  覚醒 ,  表情 ,  多モード ,  推定量
準シソーラス用語： 感情認識 ,  生理信号 ,  深層学習 ,  感情コンピューティング , 【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 (4件)： 感情コンピューティング ,  アプリケーション ,  エンドツーエンド ,  生理学的モデル