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ファイル	フォーマット	サイズ	閲覧回数	説明
j106-d_5_337	pdf	6.31 MB	531

論文情報

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アクセス権	open access
URI	https://hdl.handle.net/2115/89341
タイトル	画像の感情推定のためのラベル逆量子化を導入した正準相関分析
	Canonical Correlation Analysis Introducing Label Dequantization for Visual Emotion Recognition
著者	斉藤, 直輝 ; 前田, 圭介 ; 小川, 貴弘 ; 浅水, 仁 ; 長谷山, 美紀
e-Rad_Researcher 00798225 著者名 斉藤, 直輝 SAITO, Naoki
e-Rad_Researcher 20798243 著者名 前田, 圭介 MAEDA, Keisuke
e-Rad_Researcher 20524028 著者名 小川, 貴弘 OGAWA, Takahiro
e-Rad_Researcher 40369905 著者名 浅水, 仁 ASAMIZU, Satoshi
e-Rad_Researcher 00218463 著者名 長谷山, 美紀 HASEYAMA, Miki
言語	日本語
キーワード	感情推定
	正準相関分析
	ラベル逆量子化
発行日	2023-05-01
出版者	一般社団法人電子情報通信学会
	IEICE
	The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
収録物名	電子情報通信学会論文誌 D
巻(号)	J106-D(5)
ページ	337-348
抄録	本論文では，画像の感情推定のためのラベル逆量子化を導入した正準相関分析である Supervised Multi-view Canonical Correlation Analysis via Cyclic Label Dequantization (sMVCCA-CLD) を提案する．ラベルから算出される特徴量 (ラベル特徴量) の次元数は他の特徴量と比較して小さいため，従来の CCA では，構築する空間の次元数の低下により特徴量間の相関関係の表現が困難となる問題点が存在する．そこで，sMVCCA-CLD では，ラベル特徴量の次元数をラベル逆量子化により増加させながら，特徴量間の相関を最大化することで，次元数の制約を受けない共通潜在空間の構築を可能とする．更に，感情が円環状に配置されることを考慮してラベル逆量子化を行うことで，感情推定に適した共通潜在空間の構築を可能とする．以上で構築された空間に射影された新たな特徴量を利用することで，高精度な感情推定が可能となる．
資源タイプ	学術雑誌論文
出版タイプ	Version of Record
PISSN	1880-4535
EISSN	1881-0225
NCID	AA12712944
関連情報 (isIdenticalTo)	出版社版DOI https://doi.org/10.14923/transinfj.2022jdp7029

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