論文の概要: Data Augmentation and Transfer Learning Approaches Applied to Facial Expressions Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09982v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 14:46:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 15:39:23.659771
• Title: Data Augmentation and Transfer Learning Approaches Applied to Facial Expressions Recognition
• Title（参考訳）: 表情認識に応用したデータ強化と伝達学習手法
• Authors: Enrico Randellini and Leonardo Rigutini and Claudio Sacca'
• Abstract要約: 本稿では,認識タスクの性能を向上させる新しいデータ拡張手法を提案する。 我々は、感情タイプごとに新しい合成画像を生成することができるGANモデルをスクラッチから構築する。 拡張データセットでは、異なるアーキテクチャで事前訓練された畳み込みニューラルネットワークを微調整します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3481985817302898
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The face expression is the first thing we pay attention to when we want to understand a person's state of mind. Thus, the ability to recognize facial expressions in an automatic way is a very interesting research field. In this paper, because the small size of available training datasets, we propose a novel data augmentation technique that improves the performances in the recognition task. We apply geometrical transformations and build from scratch GAN models able to generate new synthetic images for each emotion type. Thus, on the augmented datasets we fine tune pretrained convolutional neural networks with different architectures. To measure the generalization ability of the models, we apply extra-database protocol approach, namely we train models on the augmented versions of training dataset and test them on two different databases. The combination of these techniques allows to reach average accuracy values of the order of 85\% for the InceptionResNetV2 model.
• Abstract（参考訳）: 顔の表情は、人間の心の状態を理解したいときに最初に注意を払うものです。 このように、表情を自動的に認識する能力は非常に興味深い研究分野である。 本稿では,利用可能なトレーニングデータセットのサイズが小さいため,認識タスクの性能を向上させる新しいデータ拡張手法を提案する。 我々は、幾何学的変換を適用し、感情タイプごとに新しい合成画像を生成することができるスクラッチGANモデルを構築した。 したがって、拡張データセット上では、事前学習された畳み込みニューラルネットワークを異なるアーキテクチャで微調整する。 モデルの一般化能力を測定するために,トレーニングデータセットの拡張バージョン上でモデルをトレーニングし,2つの異なるデータベース上でテストする,データベース外プロトコルアプローチを適用した。 これらの手法の組み合わせにより、インセプションresnetv2モデルの平均精度値は85\%に達する。

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