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Joint Patch Weighting and Moment Matching for Unsupervised Domain Adaptation in Micro-Expression Recognition 미세 표현 인식에서 감독되지 않은 도메인 적응을 위한 조인트 패치 가중치 및 순간 매칭

Jie ZHU, Yuan ZONG, Hongli CHANG, Li ZHAO, Chuangao TANG

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요약 :

감독되지 않은 도메인 적응(DA)은 레이블이 지정된 훈련(소스)과 레이블이 지정되지 않은 테스트(대상) 세트가 서로 다른 도메인에 속하고 서로 다른 특징 분포를 갖기 때문에 어려운 기계 학습 문제입니다. 이는 최근 미세 표현 인식(MER)에서 폭넓은 관심을 끌었습니다. ). 잘 수행되는 비지도 DA 방법이 일부 제안되었지만 이러한 방법은 MER, 즉 교차 도메인 MER의 비지도 DA 문제를 잘 해결할 수 없습니다. 이러한 어려운 문제를 해결하기 위해 이 편지에서 우리는 JPMM(Joint Patch Weighting and Moment Matching)이라는 새로운 비지도 DA 방법을 제안합니다. JPMM은 다중 차수 순간 일치 작업을 통해 확률 분포 발산을 최소화하여 소스 및 대상 미세 표현 기능 세트를 연결합니다. 한편, 가중치 학습을 통해 기여하는 얼굴 패치를 활용하여 미세 표정 식별 정보가 포함된 도메인 불변 특징 표현을 학습할 수 있습니다. 마지막으로, 우리는 제안된 JPMM 방법이 교차 도메인 MER을 처리하는 데 있어 최근 최첨단 비지도 DA 방법보다 우수하다는 것을 평가하기 위해 광범위한 실험을 수행합니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.2 pp.441-445
발행일
2022/02/01
공개일
2021/11/17
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021EDL8045
원고의 종류
LETTER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

Jie ZHU
  Southeast University
Yuan ZONG
  Southeast University
Hongli CHANG
  Southeast University
Li ZHAO
  Southeast University
Chuangao TANG
  Southeast University

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