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J-GLOBAL ID：202202273408493331   整理番号：22A1051317

3D DenseNet融合スクイーズおよび励起ネットワークを用いたマイクロ表現認識【JST・京大機械翻訳】

Micro-expression recognition using 3D DenseNet fused Squeeze-and-Excitation Networks

著者 (4件)： Cai Linqin (Research Center for Multi-Agent Systems Control Theory and Application, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China) ,  Li Hao (Research Center for Multi-Agent Systems Control Theory and Application, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China) ,  Dong Wei (Research Center for Multi-Agent Systems Control Theory and Application, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China) ,  Fang Haodu (Research Center for Multi-Agent Systems Control Theory and Application, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 119  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイクロ表現は,人間の心臓に隠された最も実際の感情状態を反映する一種の顔の特徴である。既存のマイクロ表現認識法の大部分は,顔面筋肉の微妙な動きの手動特徴抽出に基づいている。その短い持続時間と弱い強度のため,マイクロ発現の正確な同定は困難な課題のままである。本論文では,深層学習法に基づくマイクロ表現認識を検討し,三次元SE-DenseNetアーキテクチャを提案し,3D高密度Netを用いてSqueeze-and-Excitationネットワークを融合し,各ビデオから抽出した時空間特徴を自動的に統合し,有効な特徴マップの重みを増加させた。提案したアーキテクチャは,最も明らかな顔の筋肉運動のために各ビデオから頂点フレームを最初に取得し,次にEulerビデオ倍率を用いて顔の筋肉運動を増幅し,小さなサンプルサイズの問題とマイクロ表現認識の弱い強度を大幅に軽減する。最後に,前処理されたビデオを,更なる特徴抽出のために3D SE-DenseNetに供給し,マイクロ表現分類を実行する。実験は3つの公開データセットで行った。著者らの最良モデルは,SMIC,CAS(ME)2およびCASME-IIデータセットに関して,それぞれ95.12%,92.96%および82.74%の全体的精度を得た。実験結果は,提案方法がマイクロ表現のかなりの詳細を記述して,3つの公開データセットに関して最先端の方法の大部分を凌ぐことができることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *励起 ,  *ネットワーク ,  心臓 ,  特徴抽出 ,  精度 ,  顔 ,  録画装置 ,  モデル ,  *三次元 ,  継続時間 ,  計算機アーキテクチャ ,  顔面筋 ,  機械学習
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  小サンプルサイズ ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マイクロ表現認識 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  高密度ネット ,  SENet

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3D ,  融合 ,  スクイーズ ,  励起 ,  表現