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J-GLOBAL ID：202202290729609849   整理番号：22A0000737

顔の感情認識技術に関する調査:最新の文献レビュー【JST・京大機械翻訳】

A survey on facial emotion recognition techniques: A state-of-the-art literature review

著者 (9件)： Canal Felipe Zago (Department of Computing (DEC), Federal University of Santa Catarina, 3201 Gov. Jorge Lacerda, Ararangua, Santa Catarina, Brazil) ,  Mueller Tobias Rossi (Department of Computing (DEC), Federal University of Santa Catarina, 3201 Gov. Jorge Lacerda, Ararangua, Santa Catarina, Brazil) ,  Matias Jhennifer Cristine (Department of Computing (DEC), Federal University of Santa Catarina, 3201 Gov. Jorge Lacerda, Ararangua, Santa Catarina, Brazil) ,  Scotton Gustavo Gino (Department of Computing (DEC), Federal University of Santa Catarina, 3201 Gov. Jorge Lacerda, Ararangua, Santa Catarina, Brazil) ,  de Sa Junior Antonio Reis (Department of Medical Clinic (DCM), Federal University of Santa Catarina, Campus Universitario, Trindade, Florianopolis, Santa Catarina, Brazil) ,  Pozzebon Eliane (Department of Computing (DEC), Federal University of Santa Catarina, 3201 Gov. Jorge Lacerda, Ararangua, Santa Catarina, Brazil) ,  Pozzebon Eliane (Post Graduate Program in Information Technology and Communication (PPGTIC), Federal University of Santa Catarina, 150 Pedro Joao Pereira, Ararangua, Santa Catarina, Brazil) ,  Sobieranski Antonio Carlos (Department of Computing (DEC), Federal University of Santa Catarina, 3201 Gov. Jorge Lacerda, Ararangua, Santa Catarina, Brazil) ,  Sobieranski Antonio Carlos (Post Graduate Program in Information Technology and Communication (PPGTIC), Federal University of Santa Catarina, 150 Pedro Joao Pereira, Ararangua, Santa Catarina, Brazil)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 582  ページ： 593-617  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この調査において,顔画像からの感情表現認識に関する最先端技術の系統的文献レビューを提示した。本論文は,過去数年間にわたって発表された顔感情表現を解釈し,認識するために使用される最も一般的に使用される戦略である。この目的のために,合計51の論文を,よく確立された科学的データベース(ACMデジタル図書館,IEEE Xplore,Science DirectおよびScopus)から収集する94の異なる方法の文献について分析し,その作業を,その主要な建設概念に従って分類した。解析した作業から,それらを2つの主な傾向に分類することができた:古典的およびニューラルネットワークの利用によって特別に設計されたそれらのアプローチ。得られた統計解析は,ニューラルネットワーク対応物に直面するとき,古典的手法に対してわずかに良好な認識精度を示したが,一般化の減少した容量を示した。さらに,本研究は,顔表情と感情認識のための最もポピュラーなデータセットを検証し,それぞれ,人工と自然の実験環境に関する信頼できるデータソースに対する実際の要求を実証する。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： パターン認識 ,  データベース ,  ニューラルネットワーク ,  IEEE ,  *文献展望 ,  電子図書館 ,  顔画像
準シソーラス用語： *感情認識 ,  感情表現 ,  認識精度 ,  体系的文献レビュー ,  Scopus ,  顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 感情認識 ,  顔の感情認識 ,  パターン認識 ,  系統的文献レビュー

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 (4件)： 顔 ,  感情認識 ,  調査 ,  文献レビュー