ICE-GAN:マイクロ表現認識と合成のためのグラフベース推論によるアイデンティティ意識とカプセル強化GAN【JST・京大機械翻訳】

Yu Jianhui; Zhang Chaoyi; Song Yang; Cai Weidong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204370553598 整理番号：21P0031478

ICE-GAN:マイクロ表現認識と合成のためのグラフベース推論によるアイデンティティ意識とカプセル強化GAN【JST・京大機械翻訳】

ICE-GAN: Identity-aware and Capsule-Enhanced GAN with Graph-based Reasoning for Micro-Expression Recognition and Synthesis

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発行年： 2020年05月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年04月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

マイクロ表現は,人々の真の感覚と動機の反射であり,それは,自動顔マイクロ表現認識の研究への研究者数の増加を引き付けている。短い検出ウィンドウ,微妙な顔の筋肉運動,および限られた訓練サンプルは,マイクロ表現認識を困難にする。この目的のために,グラフベース推論(ICE-GAN)による新しい同一性認識およびカプセル拡張型遺伝的アルゴリズムネットワークを提案し,認識を支援するための補助タスクとしてマイクロ表現合成を導入した。発電機は制御可能なマイクロ表現と同一性認識特徴を有する合成顔を生成し,その長距離依存性をグラフ推論モジュール(GRM)を通して捉え,識別器は画像信頼度と表現クラスを検出する。著者らのICE-GANは,勝者に対して有意な改善(12.9%)を有するMicro-Expression Grandチャレンジ2019(MEGC2019)で評価され,他の最先端の方法を上回った。【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 図形・画像処理一般

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