文献

J-GLOBAL ID：202102291506872361   整理番号：21A0317169

空洞コンボリューションを組み合わせたCNNリアルタイムマイクロ表情認識アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Real-time micro-expression recognition algorithm based on atrous convolutions for CNN

著者 (3件)： Lai Zhenyi (新疆大学 軟件学院,烏魯木斉830000) ,  Chen Renhe (新疆大学 軟件学院,烏魯木斉830000) ,  Qian Yurong (新疆大学 軟件学院,烏魯木斉830000)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 37  号： 12  ページ： 3777-3780,3835  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： CNNなどの深さ特徴に基づく顔の自発的なマイクロ表情識別分類方法は次第に改善し、従来の特徴抽出方法より応用のリアルタイム性を満たし、マイクロ表情の持続時間が短い、動作幅が細かく、多畳積層重ね合せで画像中の微細な情報を失うという問題がある。詳細情報を完成するために,微小表情の微細特徴を十分に抽出して,空洞畳込みカーネルと顔自動補正アルゴリズムを結合して,CNN特徴抽出のプロセスを改良して,自動顔補正によって,リアルタイム認識分類を適応した。CASMEとCASMEIIのマイクロ表情公開データセット上でモデル訓練とテストを完成し、損失関数方案によりモデルのロバスト性を高め、CASMEにおける正解率は70.16%であり、CASMEIIにおける精度は72.26%であった。フレームレートは60fpsである。提案方法は,効果的にマイクロ表情認識精度を改善し,リアルタイムの要求を満たし,良好なロバスト性と一般化能力を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *畳込み ,  損失関数 ,  特徴抽出 ,  畳 ,  重合せ ,  表情 ,  継続時間 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： フレームレート ,  *認識アルゴリズム ,  実時間 ,  認識精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 空洞 ,  コンボリューション ,  CNN ,  リアルタイム ,  表情認識 ,  アルゴリズム