あらまし
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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 斉藤 直輝 前田 圭介 小川 貴弘 浅水 仁 長谷山 美紀 誌名 電子情報通信学会論文誌 D Vol.J106-D No.5 pp.337-348 発行日: 2023/05/01 早期公開日: 2023/01/13 Online ISSN: 1881-0225 DOI: 10.14923/transinfj.2022JDP7029 論文種別: 論文 専門分野: 画像認識，コンピュータビジョン キーワード: 感情推定, 正準相関分析, ラベル逆量子化, 本文: PDF(6.3MB)>>
あらまし: 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． | |||||
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