論文の概要: Facial Landmark Visualization and Emotion Recognition Through Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17191v1
- Date: Fri, 20 Jun 2025 17:45:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.574156
- Title: Facial Landmark Visualization and Emotion Recognition Through Neural Networks
- Title(参考訳): ニューラルネットワークによる顔のランドマークの可視化と感情認識
- Authors: Israel Juárez-Jiménez, Tiffany Guadalupe Martínez Paredes, Jesús García-Ramírez, Eric Ramos Aguilar,
- Abstract要約: 顔画像からの感情認識は、人間とコンピュータの相互作用において重要な課題である。
これまでの研究では、顔認識がディープラーニングモデルのトレーニングに利用できることが示されている。
顔データセットの外れ値を特定するための可視化技術である顔ランドマークボックスプロットを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Emotion recognition from facial images is a crucial task in human-computer interaction, enabling machines to learn human emotions through facial expressions. Previous studies have shown that facial images can be used to train deep learning models; however, most of these studies do not include a through dataset analysis. Visualizing facial landmarks can be challenging when extracting meaningful dataset insights; to address this issue, we propose facial landmark box plots, a visualization technique designed to identify outliers in facial datasets. Additionally, we compare two sets of facial landmark features: (i) the landmarks' absolute positions and (ii) their displacements from a neutral expression to the peak of an emotional expression. Our results indicate that a neural network achieves better performance than a random forest classifier.
- Abstract(参考訳): 顔画像からの感情認識は、人間とコンピュータの相互作用において重要なタスクであり、マシンは表情を通して人間の感情を学習することができる。
以前の研究では、顔画像はディープラーニングモデルのトレーニングに使用できることが示されているが、これらの研究のほとんどは、スルーデータセット分析を含まない。
顔のランドマークを視覚化することは、意味のあるデータセットの洞察を抽出する上で難しい。この問題に対処するために、顔データセットの外れ値を特定するために設計された可視化技術である顔ランドマークボックスプロットを提案する。
さらに、顔のランドマークの特徴を2つ比較する。
一 ランドマークの絶対的な位置及び
(2)中性表現から感情表現のピークへの変位。
その結果、ニューラルネットワークは、ランダムな森林分類器よりも優れた性能を達成できることが示唆された。
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