リカレントニューラルネットによる時系列顔表情からの特徴抽出

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概要

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本研究では、時系列顔表情からの特徴集約手法を提案し、実データを用いた実験により、その有効性を確認した。従来、静止画像からの特徴抽出手法に関しては、様々な報告が見られたが、顔表情の動き情報を利用した、動画像からの特徴抽出手法はあまり見られなかった。我々は、静止画像の特徴集約においてよく利用される砂時計型回路による恒等写像学習をリカレントニューラルネットに拡張した手法を用いて、画像特徴量の集約を行い、各種従来手法との比較評価を行った。クラス間分離評価関数に基づく比較評価の結果、提案手法の有効性が確認された。
社団法人電子情報通信学会の論文
2001-07-20

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