埋め込みテンソル多様体正則化による2D+3D顔表情認識【JST・京大機械翻訳】

Fu Yunfang; Ruan Qiuqi; Luo Ziyan; An Gaoyun; Jin Yi; Wan Jun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221349218071 整理番号：22P0281666

埋め込みテンソル多様体正則化による2D+3D顔表情認識【JST・京大機械翻訳】

2D+3D facial expression recognition via embedded tensor manifold regularization

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発行年： 2022年01月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月29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)

本論文では,2D+3D顔表情認識(FERETMR)のための埋込みテンソル多様体正則化による新しい方法を提案した。最初に,3Dテンソルを,構造情報と相関を保つために2D顔画像と3D顔形状モデルから構築した。次元縮小中の低次元テンソル空間における3Dテンソルサンプルの局所構造(幾何学的情報)を維持するために,コアテンソルのl_0ノルムとコアテンソルに埋め込まれたテンソル多様体正則化スキームを,生成されたテンソル上の低ランク短縮Tucker分解を介して採用した。結果として,得られた因子行列を表情分類予測のために使用する。得られたテンソル最適化をより扱いやすいようにするために,l_0ノルムを緩和するためにl_1ノルム代理を採用し,従って,得られたテンソル最適化問題は直交Tucker分解からのl_1ノルムと直交制約により非平滑目的関数を持つ。このテンソル最適化問題を効率的に処理するために,定常点に関して一次最適条件を確立し,次に収束解析と計算複雑度を有するブロック座標降下(BCD)アルゴリズムを設計した。BU-3DFEデータベースとBosphorusデータベースに関する数値結果により,提案アプローチの有効性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , パターン認識

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