| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2020-05-15 11:25
視覚野・扁桃体情報処理にヒントを得たニューラルネットワークの表情分類課題への適用 ○吉原大樹・佐村俊和(山口大) NLP2020-2 |
| 抄録 |
(和) |
表情はコミュニケーションにおいて重要であり,その認識に脳の視覚野や扁桃体が大きく関わっている.本研究では,視覚野と扁桃体の情報処理を,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と自己組織化マップ(SOM)に置き換え,両領域間の情報処理をヒントに組み合わせたネットワークを提案する.基本6感情と中立感情を表出した顔画像の表情分類課題において,CNN単体で識別するより,CNNとSOMを組み合わせた提案ネットワークで識別性能が向上することを報告する. |
| (英) |
Facial expressions are important to communication. The visual cortex and amygdala are involved in the recognition of facial expression in the brain. In this study, we proposed a network that is inspired from the information processing between the brain regions by combining a convolutional neural network (CNN) and a self-organizing map (SOM). We show that the proposed network improves the discrimination performance on a facial expression classification task where face images are classified into 6 basic and neutral emotions. |
| キーワード |
(和) |
畳み込みニューラル / 自己組織化マップ / 表情認識 / 視覚野 / 扁桃体 / / / |
| (英) |
Convolutional Neural Network / Self-organizing Map / Facial Expression Recognition / Visual Cortex / Amygdala / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 26, NLP2020-2, pp. 7-10, 2020年5月. |
| 資料番号 |
NLP2020-2 |
| 発行日 |
2020-05-08 (NLP) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2020-2 |