Evolving user-specific emotion recognition model via incremental genetic programming
本論文では,漸進型遺伝的プログラミングを用いて特定ユーザを対象にした感情認識モデルを進化的に実現する方法論について提案した.特徴量の木構造で解を表現する遺伝的プログラミングを用い,時間情報も含め顔表情データを取得できる汎用センサの情報を基にユーザ適応型の感情認識モデルを進化させた.同時に遺伝的プログラミングの非決定性,汎化性の欠如,過適応に対処するため,進化を漸進的に展開する機構を組み込んだ漸進型遺伝的プログラミング法を開発した. === This research proposes a model to tackle challenges common in Emotion Recognit...
Main Authors: | , |
---|---|
Format: | Others |
Language: | en |
Published: |
2017
|
Subjects: | |
Online Access: | https://doshisha.repo.nii.ac.jp/?action=repository_uri&item_id=1349 http://id.nii.ac.jp/1707/00001341/ https://doshisha.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=1349&item_no=1&attribute_id=21&file_no=1 https://doshisha.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=1349&item_no=1&attribute_id=21&file_no=2 |
Summary: | 本論文では,漸進型遺伝的プログラミングを用いて特定ユーザを対象にした感情認識モデルを進化的に実現する方法論について提案した.特徴量の木構造で解を表現する遺伝的プログラミングを用い,時間情報も含め顔表情データを取得できる汎用センサの情報を基にユーザ適応型の感情認識モデルを進化させた.同時に遺伝的プログラミングの非決定性,汎化性の欠如,過適応に対処するため,進化を漸進的に展開する機構を組み込んだ漸進型遺伝的プログラミング法を開発した. === This research proposes a model to tackle challenges common in Emotion Recognition based on facial expression. First, we use pervasive sensor and environment, enabling natural expressions of user, as opposed to unnatural expressions on a large dataset. Second, the model analyzes relevant temporal information, unlike many other researches. Third, we employ user-specific approach and adaptation to user. We also show that our evolved model by genetic programming can be analyzed on how it really works and not a black-box model. === 博士(工学) === Doctor of Philosophy in Engineering === 同志社大学 === Doshisha University |
---|