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J-GLOBAL ID：202202277710331260   整理番号：22A0416416

ウィーブネット:エンドツーエンドオーディオビジュアル感情分析【JST・京大機械翻訳】

WeaveNet: End-to-End Audiovisual Sentiment Analysis

著者 (6件)： Yu Yinfeng (College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Jia Zhenhong (College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Shi Fei (College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Zhu Meiling (No. 59 Middle School of Urumqi, Urumqi, China) ,  Wang Wenjun (Shanxi Datong University, Datong, China) ,  Li Xiuhong (College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1515  ページ： 3-16  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文における提案モデルによる感情解析の方法は,1人が他者の感情を知覚するメカニズムと非常に類似している。本論文では,WebNetと呼ばれる新しいニューラルアーキテクチャを「リスト」と「ワッチ」の感情を「リスト」に提案した。著者らのモデルの主な強度は,ステージによって異なるモードステージの1つのモードと相互作用の両方を捕捉することから来る。インタラクションは,各モダリティに対する最初の数段階で,また,オーディオクリップとビデオクリップの両方に対する最終段階における双方向LSTMにより,畳み込み演算によってモデル化された。種々の融合を効果的に適用して各段階で相互作用を認めた。同時に,著者らのモデルは,手作業特徴よりむしろニューラルネットワークの繊細な設計に集中した。このモデルにおけるネットワークの入力は,生オーディオと自然画像であった。さらに,ビデオのオーディオクリップとフレームは,時間順序の時間よりむしろキーフレームによって配列された。感情分析と感情認識の両方に対する3つの公的に利用可能なデータセットについて広範な比較を行った。WebNetは3つの公的に利用可能なデータセットにおいて最先端の結果を凌駕した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  畳込み ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  演算 ,  録画装置 ,  *オーディオ機器 ,  *エンドツーエンド方式
準シソーラス用語： モダリティ ,  キーフレーム ,  自然画像 ,  感情認識 ,  ビデオクリップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 視聴覚 ,  エンドツーエンド ,  感情分析

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 感情分析