論文の概要: Real-Time Facial Expression Emoji Masking with Convolutional Neural Networks and Homography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13447v1
• Date: Thu, 24 Dec 2020 21:25:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 09:06:44.498302
• Title: Real-Time Facial Expression Emoji Masking with Convolutional Neural Networks and Homography
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークとホログラフィーを用いたリアルタイム表情絵文字マスキング
• Authors: Qinchen Wang and Sixuan Wu and Tingfeng Xia
• Abstract要約: 画像処理では、Convolutional Neural Networks(CNN)は人間の顔の画像の表情を分類するために訓練することができます。 本研究では,学生の顔に感情の絵文字を付けてマスクするシステムを構築する。 結果から,このパイプラインはリアルタイムでデプロイ可能であり,教育現場で使用することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural network based algorithms has shown success in many applications. In image processing, Convolutional Neural Networks (CNN) can be trained to categorize facial expressions of images of human faces. In this work, we create a system that masks a student's face with a emoji of the respective emotion. Our system consists of three building blocks: face detection using Histogram of Gradients (HoG) and Support Vector Machine (SVM), facial expression categorization using CNN trained on FER2013 dataset, and finally masking the respective emoji back onto the student's face via homography estimation. (Demo: https://youtu.be/GCjtXw1y8Pw) Our results show that this pipeline is deploy-able in real-time, and is usable in educational settings.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークに基づくアルゴリズムは多くのアプリケーションで成功している。 画像処理において、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は人間の顔の画像の表情を分類するために訓練することができる。 本研究では,学生の顔に感情の絵文字を付けてマスクするシステムを構築する。 本システムには3つのビルディングブロックがある: グラデーションのヒストグラムを用いた顔検出(hog)とサポートベクターマシン(svm)、fer2013データセットでトレーニングされたcnnによる表情分類、そして最後に、ホモグラフィ推定によって各絵文字を学生の顔に戻す。 (Demo: https://youtu.be/GCjtXw1y8Pw) このパイプラインはリアルタイムでデプロイ可能で、教育的な設定で使用できます。

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