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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-12-19 14:00 モダリティを統合したDNNの認識・単一化複合タスクによる感情の数理的表現 ○原田誠一・佐久間拓人・加藤昇平（名工大）  HIP2019-65 |
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| 抄録 | （和） | ロボット内で感情を再現するためには，感情コンピューティングの各要素において，感情を計算機内で数理的に表現するモデルが必要と考える．その手法として関連研究の多くは感情を連続値のベクトルで表現し，単一のモダリティによって感情の情報を低次元空間に写像するが，得られる感情の表現はそのモダリティに依存すると考える．本研究では，複数のモダリティを統合した感情の数理的表現（感情空間）を獲得するDNNを提案し，認識タスクと単一化タスクの複合によって，モダリティに依存しない感情空間の獲得を目指す．音声と顔画像データによる実験より，単一のモダリティから獲得される感情空間に相違があることと，提案手法によりモダリティ非依存な感情の情報が獲得可能であることを確かめる． |
| （英） | To emulate human emotions in robots, the mathematical representation of emotion is important for all components of affective computing such as emotion recognition, generation, and expression. There are several methods to represent emotions by vectors of continuous values and mapping them from uni-modality data to low-dimensional space. However, the representation of emotions obtained by uni-modality data seems to depend on such modality. In this study, we proposed integrating multi-modalities on a DNN acquiring mathematical representation (emotional space) of emotion. We aim at the acquisition of emotional space which does not depend on modalities by combining recognition task and unification task. Experiments with audio-visual data have confirmed two things. First, there are differences in the emotional space acquired from a single modality. Second, the proposed method can acquire a modality independent emotional space. | |
| キーワード | （和） | 感情コンピューティング / ディープニューラルネットワーク / マルチモーダル / マルチタスク学習 / 距離学習 / 感情空間 / / |
| （英） | Affective Computing / Deep Neural Networks / Multi-modal / Multi-task Learning / Metric Learning / Emotional Space / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 348, HIP2019-65, pp. 1-6, 2019年12月. | |
| 資料番号 | HIP2019-65 | |
| 発行日 | 2019-12-12 (HIP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | HIP2019-65 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HIP |
| 開催期間 | 2019-12-19 - 2019-12-20 |
| 開催地（和） | 東北大学電気通信研究所 |
| 開催地（英） | RIEC, Tohoku University |
| テーマ（和） | マルチモーダル，感性情報処理，視知覚とその応用，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HIP |
| 会議コード | 2019-12-HIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | モダリティを統合したDNNの認識・単一化複合タスクによる感情の数理的表現 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Mathematical Representation of Emotion by Combining Recognition and Unification Tasks Using Multimodal Deep Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 感情コンピューティング / Affective Computing |
| キーワード(2)（和/英） | ディープニューラルネットワーク / Deep Neural Networks |
| キーワード(3)（和/英） | マルチモーダル / Multi-modal |
| キーワード(4)（和/英） | マルチタスク学習 / Multi-task Learning |
| キーワード(5)（和/英） | 距離学習 / Metric Learning |
| キーワード(6)（和/英） | 感情空間 / Emotional Space |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原田 誠一 / Seiichi Harata / ハラタ セイイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐久間 拓人 / Takuto Sakuma / サクマ タクト |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 昇平 / Shohei Kato / カトウ ショウヘイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-12-19 14:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | HIP |
| 資料番号 | HIP2019-65 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.348 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-12-12 (HIP) |
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