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【24h】

顔向きの変化に高精度かつ軽量な表情認識AI

机译:面向面向面向面向的高精度和轻质面部表情识别

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摘要

本稿では、表情認識技術の活用場面を大きく拡大するため、あらゆる方向を向いた顔に対する高精度かつ軽量な表情認識AIの研究と応用事例を紹介する。本研究では、顔の向きと表情認識の推定を分離した2段階の深層学習モデルの処理手法を提案することで、従来技術よりも高精度化と軽量化を同時に実現し、評価実験により本研究の有効性が確認されている。本研究の応用事例として、①コールセンター、並びに、②漫才番組への試験導入の取り組みを取り上げる。
机译:在本文中,为了逐渐扩大面部表情识别技术的利用现场,我们介绍了对面向所有方向面向面的高精度和轻质面部表情识别AI的研究和应用示例。在这项研究中,我们提出了一种处理方法的两步深度学习模型,其分离面向面向和表达识别的估计,同时实现比现有技术更高的精度和重量减轻,评价实验作为本研究的申请案例,我们将采取努力介绍1个呼叫中心和2个漫画和计划的测试介绍。

著录项

  • 来源
    《画像ラボ》 |2020年第11期|a59-13|共6页
  • 作者

    呉 剣明;

  • 作者单位

    ㈱KDDI総合研究所;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 jpn
  • 中图分类
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