研究課題
若手研究(A)
従来提案されている表情認識モデルは，短期間に撮影された表情画像を学習データとして用いることにより，識別器を生成していることが多い．しかし，人間が表出する表情パターンは多様であるため，短期間で全ての表情パターンを学習データとして取得することは困難である．表情認識モデルが長期的な時間軸に対して高い頑強性を維持していくためには，初期に生成した識別器が時間経過とともに進化・適応していくべきである．すなわち，既存の知識を保持したまま，新たな知識を追加学習することが可能な表情認識モデルの確立が必要と考える．本研究では，上記のような適応的な学習機能を有する表情認識モデルの生成手法を提案した．
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International Journal of the Society of Materials Engineering for Resources
巻: Vol.20, No.1 ページ: 59-64
130005095363
