Fugu-MT 論文翻訳(概要): Emotion Recognition for In-the-wild Videos

論文の概要: Emotion Recognition for In-the-wild Videos

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05447v1
Date: Thu, 13 Feb 2020 11:29:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-01 13:20:21.773452
Title: Emotion Recognition for In-the-wild Videos
Title（参考訳）: 眼内映像の感情認識
Authors: Hanyu Liu, Jiabei Zeng, Shiguang Shan and Xilin Chen
Abstract要約: 本稿では, IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG) 2020と共同で開催されているAffective Behavior Analysis in-the-wild competitionの7つの基本的表現分類トラックについて紹介する。提案手法は,Deep Residual Network (ResNet) とBidirectional Long Short-Term Memory Network (BLSTM) を組み合わせることで,64.3%の精度と43.4%のファイナルメトリックスを実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 92.01434273996097
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper is a brief introduction to our submission to the seven basic expression classification track of Affective Behavior Analysis in-the-wild Competition held in conjunction with the IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG) 2020. Our method combines Deep Residual Network (ResNet) and Bidirectional Long Short-Term Memory Network (BLSTM), achieving 64.3% accuracy and 43.4% final metric on the validation set.
Abstract（参考訳）: 本稿では, IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG) 2020と共同で開催されているAffective Behavior Analysis in-the-wild competitionの7つの基本的表現分類トラックについて紹介する。提案手法は,Deep Residual Network (ResNet) とBidirectional Long Short-Term Memory Network (BLSTM) を組み合わせることで,64.3%の精度と43.4%のファイナルメトリックスを実現する。

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