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アイテム
VAEを用いた笑顔認識が困難な顔画像の検出にむけて
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229946
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229946bd457f9c-39a5-4c16-bdd0-47190fab22ae
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-1R-08.pdf (234.0 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | VAEを用いた笑顔認識が困難な顔画像の検出にむけて | |||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||||
| 著者名 |
羽路, 悠斗
× 羽路, 悠斗
× 下西, 慶
× 近藤, 一晃
× 上田, 博唯
× 中村, 裕一
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 表情認識は多岐にわたる応用分野があり，広く普及している．従来手法は，正面を向いた顔を主な対象としているが，横を向いていたり顔の一部が隠れているなど，表情認識が困難な場面も多く存在する．事前にこれらの困難な顔画像を検出できれば，従来手法が想定する入力データを担保でき，表情認識の信頼性を高められる．筆者らは，表情認識モデルの特徴抽出層をエンコーダに移植してVAEを構築し，表情認識モデルと同一のデータセットで学習すれば，その再構成誤差が大きいデータは表情認識モデルが巧く特徴抽出できておらず認識精度も低いはずだと考えた。本稿では，笑顔認識の精度とVAEの再構成誤差の関連を，学習データとの類似度が異なる複数のデータセットで調査した結果について述べる． | |||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 297-298, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||
