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J-GLOBAL ID：202302220973540417   整理番号：23A1375643

画像の感情推定のためのラベル逆量子化を導入した正準相関分析

Canonical Correlation Analysis Introducing Label Dequantization for Visual Emotion Recognition

著者 (5件)： 斉藤直輝 (北大) ,  前田圭介 (北大 大学院情報科学研究院) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究院) ,  浅水仁 (釧路工高専) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D(Web)
巻： J106-D  号： 5  ページ： 337-348 (WEB ONLY)  発行年： 2023年05月01日 
JST資料番号： U0473A  ISSN： 1881-0225  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,画像の感情推定のためのラベル逆量子化を導入した正準相関分析であるSupervised Multi-view Canonical Correlation Analysis via Cyclic Label Dequantization(sMVCCA-CLD)を提案する.ラベルから算出される特徴量(ラベル特徴量)の次元数は他の特徴量と比較して小さいため,従来のCCAでは,構築する空間の次元数の低下により特徴量間の相関関係の表現が困難となる問題点が存在する.そこで,sMVCCA-CLDでは,ラベル特徴量の次元数をラベル逆量子化により増加させながら,特徴量間の相関を最大化することで,次元数の制約を受けない共通潜在空間の構築を可能とする.更に,感情が円環状に配置されることを考慮してラベル逆量子化を行うことで,感情推定に適した共通潜在空間の構築を可能とする.以上で構築された空間に射影された新たな特徴量を利用することで,高精度な感情推定が可能となる.(著者抄録)

シソーラス用語： *画像 ,  *推定 ,  *ラベル ,  *量子化 ,  *逆方向 ,  *分析 ,  情報 ,  特徴量
準シソーラス用語： *ラベル逆量子化 ,  *感情推定 ,  *正準相関分析

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (40件)：

• D. Joshi, R. Datta, E. Fedorovskaya, Q.-T. Luong, J.Z. Wang, J. Li, and J. Luo, “Aesthetics and emotions in images,” IEEE Signal Processing Magazine, vol.28, no.5, pp.94-115, 2011.
• P.J. Lang, “Abio-informational theory of emotional imagery,” Psychophysiology, vol.16, no.6, pp.495-512, 1979.
• J. Zhang, X. Liu, M. Chen, Q. Ye, and Z. Wang, “Image sentiment classification via multi-level sentiment region correlation analysis,” Neurocomputing, vol.469, pp.221-233, 2022.
• H. Zhang, Y. Liu, D. Xu, K. He, G. Peng, Y. Yue, and R. Liu, “Learning multi-level representations for image emotion recognition in the deep convolutional network,” Proc. Int. Conf. Graphics and Image Processing, vol.1208321, p.16, 2022.
• G. Chandrasekaran, N. Antoanela, G. Andrei, C. Monica, and J. Hemanth, “Visual sentiment analysis using deep learning models with social media data,” Applied Sciences, vol.12, no.3, p.1030,2022.

タイトルに関連する用語 (4件)： 感情推定 ,  ラベル ,  量子化 ,  正準相関分析