論文の概要: A comparative study of emotion recognition methods using facial expressions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03102v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 10:34:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 16:07:13.277576
• Title: A comparative study of emotion recognition methods using facial expressions
• Title（参考訳）: 表情を用いた感情認識法の比較研究
• Authors: Rim EL Cheikh, H\'el\`ene Tran, Issam Falih, Engelbert Mephu Nguifo
• Abstract要約: 本研究の目的は、3つのFERデータセット上で、FERタスクを改善するためのそれぞれ独自のアプローチを持つ3つの最先端ネットワークの性能を比較することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4874780144224056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the facial expressions of our interlocutor is important to enrich the communication and to give it a depth that goes beyond the explicitly expressed. In fact, studying one's facial expression gives insight into their hidden emotion state. However, even as humans, and despite our empathy and familiarity with the human emotional experience, we are only able to guess what the other might be feeling. In the fields of artificial intelligence and computer vision, Facial Emotion Recognition (FER) is a topic that is still in full growth mostly with the advancement of deep learning approaches and the improvement of data collection. The main purpose of this paper is to compare the performance of three state-of-the-art networks, each having their own approach to improve on FER tasks, on three FER datasets. The first and second sections respectively describe the three datasets and the three studied network architectures designed for an FER task. The experimental protocol, the results and their interpretation are outlined in the remaining sections.
• Abstract（参考訳）: 対話者の表情を理解することは、コミュニケーションを豊かにし、明示的な表現以上の深みを与えるために重要である。 実際、自分の表情を研究することは、彼らの隠れた感情状態に関する洞察を与える。 しかしながら、人間として、そして人間の感情経験に共感と親しみがあるにもかかわらず、私たちは相手が何を感じているのかを推測するしかありません。 人工知能とコンピュータビジョンの分野において、顔の感情認識(fer)は、主にディープラーニングアプローチの進歩とデータ収集の改善によって、まだ完全に成長しているトピックである。 本研究の目的は、3つのFERデータセット上で、FERタスクを改善するための独自のアプローチを持つ3つの最先端ネットワークの性能を比較することである。 第1部と第2部はそれぞれ、FERタスク用に設計された3つの研究されたネットワークアーキテクチャを記述している。 実験プロトコル、結果、およびそれらの解釈は、残りのセクションで概説する。

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