論文の概要: An Approach for Improving Automatic Mouth Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06009v1
• Date: Mon, 12 Dec 2022 16:17:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 17:06:47.996273
• Title: An Approach for Improving Automatic Mouth Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 自動口内感情認識の改良の試み
• Authors: Giulio Biondi, Valentina Franzoni, Osvaldo Gervasi, Damiano Perri
• Abstract要約: この研究は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた口検出による自動感情認識技術の提案と試験である。 この技術は、コミュニケーションスキルの問題のある健康障害の人々を支援するために応用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5293427903448025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The study proposes and tests a technique for automated emotion recognition through mouth detection via Convolutional Neural Networks (CNN), meant to be applied for supporting people with health disorders with communication skills issues (e.g. muscle wasting, stroke, autism, or, more simply, pain) in order to recognize emotions and generate real-time feedback, or data feeding supporting systems. The software system starts the computation identifying if a face is present on the acquired image, then it looks for the mouth location and extracts the corresponding features. Both tasks are carried out using Haar Feature-based Classifiers, which guarantee fast execution and promising performance. If our previous works focused on visual micro-expressions for personalized training on a single user, this strategy aims to train the system also on generalized faces data sets.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,コンボリューションニューラルネット(cnn)を介して,感情を認識し,リアルタイムフィードバックを生成するために,コミュニケーションスキルの問題(筋肉の浪費,脳卒中,自閉症,より簡単には痛みなど)を伴う健康障害を持つ人を支援することを目的とした,口内検出による感情自動認識手法の提案とテストを行う。 ソフトウェアシステムは、取得した画像に顔が存在するかどうかを識別する計算を開始し、次に口の位置を探し、対応する特徴を抽出する。 両方のタスクはhaar機能ベースの分類器を使用して実行され、高速実行と有望なパフォーマンスが保証される。 これまでの作業が,単一ユーザに対するパーソナライズされたトレーニングのための視覚的なマイクロ表現に重点を置いていたならば,この戦略は,汎用的な顔データセットでもシステムをトレーニングすることを目的としています。

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