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J-GLOBAL ID：202202229845311383   整理番号：22A0990390

注意力機構に基づくマルチスケールネットワークの自然シーン感情認識【JST・京大機械翻訳】

Emotion recognition of the natural scenes based on attention mechanism and multi-scale network

著者 (3件)： Jin Rulong (四川大学電子信息学院,成都610065) ,  Qing Linbo (四川大学電子信息学院,成都610065) ,  Wen Hongqian (四川大学電子信息学院,成都610065)
資料名： Sichuan Daxue Xuebao. Zirankexueban  (Sichuan Daxue Xuebao. Zirankexueban)
巻： 59  号： 1  ページ： 45-50  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2595A  ISSN： 0490-6756  CODEN： SCTHAO  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： 感情認識はコンピュータビジョンの基本課題として大きな進展を遂げたが、無制約自然情景における情動認識は依然として挑戦的である。既存の方法は主に顔、姿勢及びシーン情報を利用して情緒を認識するが、人物個体のシーンにおける不確定性を無視し、シーン中の情緒の手がかりをよく掘り出すことができない。既存の研究に存在する問題に対して、人物とシーンの手がかりに基づくダブルブランチネットワーク構造を提案し、2つの分枝が独立に学習し、早期融合を通じて情緒分類結果を得た。人物の情景における不確実性に対して、身体注意力メカニズムを導入して、人物の情緒の信頼度を予知し、人体の特徴表示を獲得し、シーンに空間注意力メカニズムと特徴ピラミッドを取り入れて、場面における異なる粒度の情緒的手がかりを十分に獲得する。実験結果は,この方式が人物とシーン情報を効果的に融合し,EMOTICデータセットで感情認識率を明らかに改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼度 ,  *ネットワーク ,  不確実性 ,  分類 ,  顔 ,  ネットワーク構造 ,  角錐 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： *マルチスケール ,  *感情認識 , 【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)： 注意力 ,  マルチスケール ,  シーン ,  感情認識