ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 学術雑誌論文
  2. その他
  1. 部局別インデックス
  2. 工学部

畳み込みニューラルネットワークを用いた表情表現の獲得と顔特徴量の分析

http://hdl.handle.net/20.500.12000/37607
http://hdl.handle.net/20.500.12000/37607
687ab34d-24d9-40f3-89fd-e162556ad862
名前 / ファイル ライセンス アクション
Vol37no5F.pdf Vol37no5F.pdf
Item type デフォルトアイテムタイプ(フル)(1)
公開日 2018-01-29
タイトル
タイトル 畳み込みニューラルネットワークを用いた表情表現の獲得と顔特徴量の分析
言語 ja
タイトル
タイトル Feature Acquisition and Analysis for Facial Expression Recognition Using Convolutional Neural Networks
言語 en
作成者 西銘, 大喜

× 西銘, 大喜

ja 西銘, 大喜

Search repository
遠藤, 聡志

× 遠藤, 聡志

ja 遠藤, 聡志

Search repository
當間, 愛晃

× 當間, 愛晃

ja 當間, 愛晃

Search repository
山田, 考治

× 山田, 考治

ja 山田, 考治

Search repository
赤嶺, 有平

× 赤嶺, 有平

ja 赤嶺, 有平

Search repository
Nishime, Taiki

× Nishime, Taiki

en Nishime, Taiki

Search repository
Endo, Satoshi

× Endo, Satoshi

en Endo, Satoshi

Search repository
Toma, Naruaki

× Toma, Naruaki

en Toma, Naruaki

Search repository
Yamada, Koji

× Yamada, Koji

en Yamada, Koji

Search repository
Akamine, Yuhei

× Akamine, Yuhei

en Akamine, Yuhei

Search repository
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 facial expression
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 convolutional neural networks
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 Facial expressions play an important role in communication as much as words. In facial expression recognition by human, it is difficult to uniquely judge, because facial expression has the sway of recognition by individual difference and subjective recognition. Therefore, it is difficult to evaluate the reliability of the result from recognition accuracy alone, and the analysis for explaining the result and feature learned by Convolutional Neural Networks (CNN) will be considered important. In this study, we carried out the facial expression recognition from facial expression images using CNN. In addition, we analysed CNN for understanding learned features and prediction results. Emotions we focused on are "happiness", "sadness", "surprise", "anger", "disgust", "fear" and "neutral". As a result, using 32286 facial expression images, have obtained an emotion recognition score of about 57%; for two emotions\n(Happiness, Surprise) the recognition score exceeded 70%, but Anger and Fear was less than 50%. In the analysis of CNN, we focused on the learning process, input and intermediate layer. Analysis of the learning progress confirmed that increased data can be recognized in the following order "happiness", "surprise", "neutral", "anger", "disgust", "sadness" and "fear". From the analysis result of the input and intermediate layer, we confirmed that the feature of the eyes and mouth strongly influence the facial expression recognition, and intermediate layer neurons had active patterns corresponding to facial expressions, and also these activate patterns do not respond to partial features of facial expressions. From these results, we concluded that CNN has learned the partial features of eyes and mouth from input, and recognize the facial expression using hidden layer units having the area corresponding to each facial expression.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 論文
出版者
出版者 社団法人 人工知能学会
言語 ja
出版者
出版者 THE JAPANESE SOCIETY FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE
言語 en
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
識別子
識別子 http://hdl.handle.net/20.500.12000/37607
識別子タイプ HDL
関連情報
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1527/tjsai.F-H34
関連情報
識別子タイプ DOI
関連識別子 info:doi/10.1527/tjsai.F-H34
収録物識別子
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1346-0714
収録物名
収録物名 人工知能学会論文誌
言語 ja
書誌情報
巻 32, 号 5, p. none, 発行日 2017-09-01
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2022-01-28 07:18:28.037208
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3