Skip connectionを導入したConvLSTMによる動画からの顔表情認識

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS19045

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Facial Expression Recognition from Video Using ConvLSTM with Skip Connection

著者名: 三好 遼(中京大学),橋本 学(中京大学),長田 典子(関西学院大学)

著者名(英語): Ryo Miyoshi(Chukyo University),Manabu Hashimoto(Chukyo University),Noriko Nagata(Kwansei Gakuin University)

キーワード: 表情認識|ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ　ＬＳＴＭ|ｓｋｉｐ　ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ|ｏｐｔｉｃａｌ　ｆｌｏｗ|ＣＮＮｓ|ｄｙｎａｍｉｃ　ｉｍａｇｅ|facial expression recognition|convolution LSTM|skip connection|optical flow|CNNs|dynamic image

要約(日本語): 本研究では，ConvLSTMを改良し，動画からの顔表情認識の性能を向上させる新手法を提案する．具体的には，動画処理をマルチタイムスケール化するために，ConvLSTMの順方向と時間方向にskip connectionを導入した．実験の結果，提案手法の認識率が45.29%であり，従来のCNN-LSTM手法や従来のConvLSTMを使用した場合と比べて，それぞれ2.31%，3.82%認識率が向上した．

要約(英語): In this study, we propose an effective video-based facial expression recognition by improving the ConvLSTM algorithm. Concretely, we apply a forward-route and temporal skip connections to ConvLSTM for realizing multi time-scale processing. Experimental results shows that the accuracy of our method is 45.29%, and it is 2.31% and 3.82% higher than previous CNN-LSTM method and the original ConvLSTM.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,071 Kバイト