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J-GLOBAL ID：202202263972617909   整理番号：22A0498298

スマートシティのためのハイブリッドニューラルネットワークベースの顔表情認識【JST・京大機械翻訳】

Hybrid neural networks based facial expression recognition for smart city

著者 (5件)： Yan Lingyu (School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan, China) ,  Sheng Menghan (School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan, China) ,  Wang Chunzhi (School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan, China) ,  Gao Rong (School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan, China) ,  Yu Han (Wuhan Fiberhome Technical Services Co_,Ltd, Fiberhome Telecommunication Technologies Co_,Ltd, Wuhan, China)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 81  号： 1  ページ： 319-342  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 科学と技術の発展と人間の発展によって,知能は人間の日常生活に徐々に統合される。スマート都市は,知的に都市を管理して,運用するために革新的技術を使用する。顔表情認識技術の研究を通して,本論文は,スマート都市構成における表情認識の応用を探究した。本論文において,ハイブリッドニューラルネットワーク構造を提案して,それはSparse自己エンコーダと畳込みニューラルネットワーク(SCNN)を含んだ。ネットワークは,元のデータと再構成されたデータの間の近似値を学ぶように,Sparse Autoencoderによって入力データを再構築して,より高次元の抽象特性を得る。次に,畳込みニューラルネットワークと結合して,特徴をさらに抽出して,次元的に縮小した。モデルは,浅いネットワーク構造が画像特徴を完全に抽出することができず,少数のサンプルでモデルを訓練できるという問題を効果的に解決することができる。本論文では,CK+,FER2013,およびOulu-CASIAデータベースを,モデルの交差検証のために使用する。実験結果は,モデルが両方のデータベースにおいて良い結果を達成したことを示した。他の方法と比較して,このモデルの精度は大いに向上した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  都市 ,  近似法 ,  画像特性 ,  ネットワーク構造 ,  符号器 ,  再構成 ,  高次元
準シソーラス用語： *表情認識 ,  入力データ ,  *スマートシティ ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： スマートシティ ,  表情認識 ,  スパースオートエンコーダ(SAE) ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN)

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： スマートシティ ,  顔表情認識