論文の概要: Emotion Classification of Children Expressions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07708v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 10:47:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:21:16.909395
• Title: Emotion Classification of Children Expressions
• Title（参考訳）: 子どもの表情の感情分類
• Authors: Sanchayan Vivekananthan,
• Abstract要約: このモデルは、Squeeze-andExcitationブロック、Convolutional Block Attentionモジュール、ロバストなデータ拡張を備えたモデルの高度な概念を用いて実現されている。 Batch Normalisation, Dropout, SE Attention Mechanism を用いて, 子どもの感情の分類を行ったところ, 89%の精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper proposes a process for a classification model for the facial expressions. The proposed process would aid in specific categorisation of children's emotions from 2 emotions namely 'Happy' and 'Sad'. Since the existing emotion recognition systems algorithms primarily train on adult faces, the model developed is achieved by using advanced concepts of models with Squeeze-andExcitation blocks, Convolutional Block Attention modules, and robust data augmentation. Stable Diffusion image synthesis was used for expanding and diversifying the data set generating realistic and various training samples. The model designed using Batch Normalisation, Dropout, and SE Attention mechanisms for the classification of children's emotions achieved an accuracy rate of 89\% due to these methods improving the precision of emotion recognition in children. The relative importance of this issue is raised in this study with an emphasis on the call for a more specific model in emotion detection systems for the young generation with specific direction on how the young people can be assisted to manage emotions while online.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,表情の分類モデルを提案する。 提案手法は,「ハッピー」と「サッド」という2つの感情から,子どもの感情を具体的に分類する上で有効である。 既存の感情認識システムは、主に大人の顔を訓練するので、Squeeze-andExcitationブロック、Convolutional Block Attentionモジュール、堅牢なデータ拡張といった高度な概念を用いて、モデルを開発した。 安定拡散画像合成は、現実的で多様なトレーニングサンプルを生成するデータセットの拡大と多様化に使用された。 Batch Normalization, Dropout, SE Attention Mechanism を用いて, 子どもの感情の分類に用いたモデルは, 子どもの感情認識の精度を向上させるため, 99%の精度を達成できた。 本研究は,若年層の感情検出システムにおいて,若者がオンライン上での感情管理を支援する方法について,より具体的なモデルを求めることに焦点を当てて,この問題の相対的重要性を提起するものである。

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