改良畳み込みニューラルネットワークとその顔画像を用いた感情認識への応用

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS7-2

グループ名: 【C】平成28年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2016/08/31

タイトル(英語): An Improved Convolutional Neural Network and Its Application to Emotion Recognition using Facial Expression

著者名: 難波 知宏(山口大学),大林 正直(山口大学),呉本 尭(山口大学),間普 真吾(山口大学)

著者名(英語): Tomohiro Namba|Masanao Obayashi|Takashi Kuremoto|Shingo Mabu

キーワード: 深層学習|畳み込みニューラルネットワーク|感情認識感情認識|Deep Learning|Convolutional Neural Network|Facial Recognition

要約(日本語): 近年、画像認識、音声認識をはじめ、深層学習を利用した畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による認識処理に関する研究が精力的になされ、人の認識精度に近い性能を発揮する実際的な認識処理システムの開発が注目を集めている。深層学習を利用したCNNによる認識システムは、深層学習を用いない従来法と違い、特徴抽出と認識を同一ネットワークで行うため、汎化性の高い高精度な認識精度が得られる反面、従来法に比し、より多くの学習サンプルを必要とする。本論文では、CNNの自由度を学習初期は小さくし、学習が収束レベルに近づいたとき自由度をあげる仕組みを持ち、少ないサンプルでも汎用性を持つ改良畳み込みニューラルネットワークを提案し、顔画像を用いた感情認識システムへ応用する。そして提案法の有効性を計算機シミュレーションにより検証する。

PDFファイルサイズ: 752 Kバイト