Fugu-MT 論文翻訳(概要): Finding Emotions in Faces: A Meta-Classifier

論文の概要: Finding Emotions in Faces: A Meta-Classifier

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09678v1
Date: Sat, 20 Aug 2022 13:11:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-23 13:17:26.045501
Title: Finding Emotions in Faces: A Meta-Classifier
Title（参考訳）: 顔の感情を見つける:メタ分類器
Authors: Siddartha Dalal, Sierra Vo, Michael Lesk, Wesley Yuan
Abstract要約: 顔のランドマークに基づく特徴認識と,全画素の深層学習の2つのアプローチを検討する。これらの手法を組み合わせた新しいメタ分類器を提案する。 77%の精度で、はるかに優れた結果が得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Machine learning has been used to recognize emotions in faces, typically by looking for 8 different emotional states (neutral, happy, sad, surprise, fear, disgust, anger and contempt). We consider two approaches: feature recognition based on facial landmarks and deep learning on all pixels; each produced 58% overall accuracy. However, they produced different results on different images and thus we propose a new meta-classifier combining these approaches. It produces far better results with 77% accuracy
Abstract（参考訳）: 機械学習は、通常8つの異なる感情状態(中性、幸福、悲しみ、驚き、恐怖、嫌悪、怒り、侮辱)を探すことによって、顔の感情を認識するために使われてきた。顔のランドマークに基づく特徴認識と,全画素の深層学習の2つのアプローチを検討した。しかし,異なる画像に対して異なる結果が得られたので,これらの手法を組み合わせた新しいメタ分類器を提案する。 77%の精度ではるかに良い結果が得られます

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