論文の概要: Real-Time Facial Expression Recognition using Facial Landmarks and Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00102v1
• Date: Mon, 31 Jan 2022 21:38:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 13:34:34.416746
• Title: Real-Time Facial Expression Recognition using Facial Landmarks and Neural Networks
• Title（参考訳）: 顔ランドマークとニューラルネットワークを用いたリアルタイム表情認識
• Authors: Mohammad Amin Haghpanah, Ehsan Saeedizade, Mehdi Tale Masouleh, Ahmad Kalhor
• Abstract要約: 本稿では,特徴抽出,7つの感情の分類,表情認識をリアルタイムに行うアルゴリズムを提案する。 前処理アルゴリズムに基づいてマルチ層パーセプトロンニューラルネットワークをトレーニングする。 3層はこれらの特徴ベクトルを使って訓練され、テストセットでは96%の精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a lightweight algorithm for feature extraction, classification of seven different emotions, and facial expression recognition in a real-time manner based on static images of the human face. In this regard, a Multi-Layer Perceptron (MLP) neural network is trained based on the foregoing algorithm. In order to classify human faces, first, some pre-processing is applied to the input image, which can localize and cut out faces from it. In the next step, a facial landmark detection library is used, which can detect the landmarks of each face. Then, the human face is split into upper and lower faces, which enables the extraction of the desired features from each part. In the proposed model, both geometric and texture-based feature types are taken into account. After the feature extraction phase, a normalized vector of features is created. A 3-layer MLP is trained using these feature vectors, leading to 96% accuracy on the test set.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の顔の静的画像に基づいて,特徴抽出,7種類の感情の分類,表情認識をリアルタイムに行う軽量アルゴリズムを提案する。 この場合、前処理アルゴリズムに基づいて、MLP(Multi-Layer Perceptron)ニューラルネットワークをトレーニングする。 まず、人間の顔を分類するために、入力画像にいくつかの前処理を適用し、顔のローカライズとカットを行う。 次のステップでは、顔のランドマークを検出するライブラリを使用し、各顔のランドマークを検出する。 そして、人間の顔を上面と下面に分割し、各部分から所望の特徴を抽出する。 提案モデルでは,幾何学的特徴型とテクスチャ的特徴型の両方を考慮する。 特徴抽出フェーズの後、特徴の正規化されたベクトルを生成する。 これらの特徴ベクトルを用いて3層mlpを訓練すると、テストセットの精度は96%になる。

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