論文の概要: An optimized Capsule-LSTM model for facial expression recognition with
video sequences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07564v1
- Date: Thu, 27 May 2021 10:08:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-20 22:02:16.676525
- Title: An optimized Capsule-LSTM model for facial expression recognition with
video sequences
- Title（参考訳）: ビデオシーケンスを用いた表情認識のためのキャプリル-LSTMモデル
- Authors: Siwei Liu (1), Yuanpeng Long (2), Gao Xu (1), Lijia Yang (1), Shimei
Xu (3), Xiaoming Yao (1,3), Kunxian Shu (1) ((1) School of Computer Science
and Technology, Chongqing Key Laboratory on Big Data for Bio Intelligence,
Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China, (2)
School of Economic Information Engineering, Southwestern University of
Finance and Economics, Chengdu, China, (3) 51yunjian.com, Hetie International
Square, Chengdu, Sichuan, China)
- Abstract要約: このモデルはカプセルエンコーダ、カプセルデコーダ、LSTMネットワークを含む3つのネットワークで構成されている。
MMIデータセットによる実験結果から,Capsule-LSTMモデルは映像表現認識の精度を効果的に向上できることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To overcome the limitations of convolutional neural network in the process of
facial expression recognition, a facial expression recognition model
Capsule-LSTM based on video frame sequence is proposed. This model is composed
of three networks includingcapsule encoders, capsule decoders and LSTM network.
The capsule encoder extracts the spatial information of facial expressions in
video frames. Capsule decoder reconstructs the images to optimize the network.
LSTM extracts the temporal information between video frames and analyzes the
differences in expression changes between frames. The experimental results from
the MMI dataset show that the Capsule-LSTM model proposed in this paper can
effectively improve the accuracy of video expression recognition.
- Abstract（参考訳）: 表情認識における畳み込みニューラルネットワークの限界を克服するために,ビデオフレームシーケンスに基づく表情認識モデルCapsule-LSTMを提案する。
このモデルはカプセルエンコーダ、カプセルデコーダ、LSTMネットワークを含む3つのネットワークで構成されている。
カプセルエンコーダは、ビデオフレーム内の表情の空間情報を抽出する。
capsuleデコーダは画像を再構成してネットワークを最適化する。
LSTMは、ビデオフレーム間の時間情報を抽出し、フレーム間の表現変化の違いを分析する。
MMIデータセットによる実験結果から,本論文で提案するCapsule-LSTMモデルは,映像表現認識の精度を効果的に向上できることが示された。
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