論文の概要: RARITYNet: Rarity Guided Affective Emotion Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08595v1
• Date: Tue, 17 May 2022 19:27:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 03:22:09.769487
• Title: RARITYNet: Rarity Guided Affective Emotion Learning Framework
• Title（参考訳）: raritynet:rarity誘導感情学習フレームワーク
• Authors: Monu Verma and Santosh Kumar Vipparthi
• Abstract要約: RARITYNet: RARITY Guided affective emotion learning framework to learn the appearance features and identified the emotion class of face expression。 RARITYは、地域住民のラジアル・トランジショナル・パターンを符号化するために提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.046069660967654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inspired from the assets of handcrafted and deep learning approaches, we proposed a RARITYNet: RARITY guided affective emotion learning framework to learn the appearance features and identify the emotion class of facial expressions. The RARITYNet framework is designed by combining the shallow (RARITY) and deep (AffEmoNet) features to recognize the facial expressions from challenging images as spontaneous expressions, pose variations, ethnicity changes, and illumination conditions. The RARITY is proposed to encode the inter-radial transitional patterns in the local neighbourhood. The AffEmoNet: affective emotion learning network is proposed by incorporating three feature streams: high boost edge filtering (HBSEF) stream, to extract the edge information of highly affected facial expressive regions, multi-scale sophisticated edge cumulative (MSSEC) stream is to learns the sophisticated edge information from multi-receptive fields and RARITY uplift complementary context feature (RUCCF) stream refines the RARITY-encoded features and aid the MSSEC stream features to enrich the learning ability of RARITYNet.
• Abstract（参考訳）: 表情の特徴を学習し、表情の感情クラスを識別するために、raritynet: rarity guided affective emotion learning frameworkを提案した。 RARITYNetフレームワークは、浅い(RARITY)と深い(AffEmoNet)特徴を組み合わせることで、挑戦的な画像から自然表現、ポーズのバリエーション、民族的変化、照明条件を認識できるように設計されている。 RARITYは、地域における放射間遷移パターンを符号化するために提案されている。 The AffEmoNet: affective emotion learning network is proposed by incorporating three feature streams: high boost edge filtering (HBSEF) stream, to extract the edge information of highly affected facial expressive regions, multi-scale sophisticated edge cumulative (MSSEC) stream is to learns the sophisticated edge information from multi-receptive fields and RARITY uplift complementary context feature (RUCCF) stream refines the RARITY-encoded features and aid the MSSEC stream features to enrich the learning ability of RARITYNet.

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