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J-GLOBAL ID：202202286644910107   整理番号：22A0848689

PersEmoN:見かけの人格,感情およびそれらの関係のジョイント分析のための深層ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

PersEmoN: A Deep Network for Joint Analysis of Apparent Personality, Emotion and Their Relationship

著者 (3件)： Zhang Le (Institute for Infocomm Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore) ,  Peng Songyou (Advanced Digital Sciences Center (ADSC), University of Illinois at Urbana-Champaign, Singapore) ,  Winkler Stefan (National University of Singapore (NUS), Singapore)
資料名： IEEE Transactions on Affective Computing  (IEEE Transactions on Affective Computing)
巻： 13  号： 1  ページ： 298-305  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2423A  ISSN： 1949-3045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 見かけの人格と感情解析は,両方とも感情コンピューティングの中心である。既存の研究はそれらを個々に解決する。本論文では,そのような高レベルが特徴に影響し,その関係が野生の顔画像から共同学習できるかどうかを検討した。この目的のために,エンドツーエンド訓練可能および深いSiamese様ネットワークであるPersEmoNを導入した。それは2つの畳み込みネットワーク分岐,1つは感情,もう1つは見かけの人格から成る。両方のネットワークは,それらの底面特徴抽出モジュールを共有して,マルチタスク学習フレームワークの中で最適化した。感情と人格ネットワークは,自身の注釈付きデータセットに専用である。さらに,敵対的損失関数を用いて,異種データセット源間の表現コヒーレンスを促進した。これに基づいて,著者らはまた,感情対親和関係を調査する。広範な実験は,PersEmoNの有効性を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  最適化 ,  畳込み ,  表現 ,  *感情 ,  損失関数 ,  *ネットワーク ,  特性 ,  特徴抽出 ,  エンドツーエンド方式 ,  深層 ,  機械学習 ,  アノテーション ,  顔画像
準シソーラス用語： 協調学習 ,  マルチタスク学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人格 ,  感情 ,  ジョイント ,  分析 ,  深層