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  1. 学会・会議発表論文
  2. 学会・会議発表論文

Internal States Estimation Based on Facial Images by Separating Individual Features

http://hdl.handle.net/10228/0002001255
http://hdl.handle.net/10228/0002001255
7f82cef6-9596-43ea-b9a6-8d3c636f3354
名前 / ファイル ライセンス アクション
10444571.pdf 10444571.pdf (5.2 MB)
アイテムタイプ 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-02-06
タイトル
タイトル Internal States Estimation Based on Facial Images by Separating Individual Features
言語 en
著者 Asaeda, Ayaka

× Asaeda, Ayaka

en Asaeda, Ayaka

Search repository
武村, 紀子

× 武村, 紀子

WEKO 35569
e-Rad_Researcher 60733110
Scopus著者ID 23010851300
ORCiD 0000-0003-1977-4690
九工大研究者情報 100001540

ja 武村, 紀子

en Takemura, Noriko

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Facial expressions are said to reflect a person’s internal state well and are commonly used in research on state estimation. However, individual facial features and expression differences can reduce state estimation accuracy. In particular, the estimation of ambiguous internal states such as concentration and drowsiness, which are complex to be expressed by facial expressions, are strongly affected by individual differences. Therefore, we aim to improve the estimation accuracy of ambiguous internal states by considering individual differences in facial images based on the Deviation Learning Network (DLN). In evaluation experiments, we estimate three levels of learners’ arousal (Awake/Drowsy/Asleep) using facial image data during e-learning. Furthermore, we used mixup to deal with the model’s ambiguity of class discrimination.
言語 en
備考
内容記述タイプ Abstract
内容記述 29th International Symposium on Artificial Life and Robotics, AROB 29th 2024, January 24-26, 2024, B-Con PLAZA, Beppu, JAPAN and ONLINE (Zoom)
言語 en
書誌情報 en : Internal States Estimation Based on Facial Images by Separating Individual Features

発行日 2024-01
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
会議記述
会議名 29th International Symposium on Artificial Life and Robotics, AROB 29th 2024
言語 en
回次 29
開始年 2024
開始月 01
開始日 24
終了年 2024
終了月 01
終了日 26
開催国 JPN
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001540_ja.html
論文ID(連携)
値 10444571
連携ID
値 12690
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Ver.1 2025-02-06 05:59:03.401927
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