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文献詳細
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OA
ディープニューラルネットワークによる画像からの表情表現の学習
著者
西銘 大喜
遠藤 聡志
當間 愛晃
山田 孝治
赤嶺 有平
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 第29回全国大会(2015)
巻号頁・発行日
pp.3L43, 2015 (Released:2018-07-30)
本研究では、ディープニューラルネットワーク(DNN)と表情画像を用いて喜び、悲しみ、驚き、怒り、嫌悪、恐怖、無表情の7感情の推定を行う。6層のDNNでは、65%の認識精度が確認され精度が良い表情は喜び、驚き、無表情の3種類であった。人間との比較実験でも同様の結果が確認され、画像だけの情報では悲しみ、怒り、嫌悪、恐怖の4感情は認識が難しいと考えられる。より多層のDNNを用いた実験と共に報告する。
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
外部データベース (DOI)
1
Altmetric.com
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@SlideShare J-STAGE Articles - ディープニューラルネットワークによる画像からの表情表現の学習 https://t.co/csyvTOZSmX こういうとき学会の予稿とかが閲覧できると、情報の深さはさておき、とりあえず数ページでまとめられてるのでありがたい
収集済み URL リスト
https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2015/0/JSAI2015_3L43/_article/-char/ja/
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