論文の概要: Deep Learning-Based Real-Time Sequential Facial Expression Analysis Using Geometric Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05669v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 12:26:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:57.019948
• Title: Deep Learning-Based Real-Time Sequential Facial Expression Analysis Using Geometric Features
• Title（参考訳）: 幾何学的特徴を用いたディープラーニングに基づくリアルタイム顔表情解析
• Authors: Talha Enes Koksal, Abdurrahman Gumus,
• Abstract要約: 本研究では,ディープラーニングと幾何学的特徴を用いたリアルタイム顔表情認識への新しいアプローチを提案する。 提案手法は,MediaPipe FaceMeshを用いて顔のランドマークの迅速かつ正確な検出を行う。 このアプローチはリアルタイム適用性を示し、コンシューマグレードのハードウェアで毎秒約165フレームを処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0742675209112622
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Facial expression recognition is a crucial component in enhancing human-computer interaction and developing emotion-aware systems. Real-time detection and interpretation of facial expressions have become increasingly important for various applications, from user experience personalization to intelligent surveillance systems. This study presents a novel approach to real-time sequential facial expression recognition using deep learning and geometric features. The proposed method utilizes MediaPipe FaceMesh for rapid and accurate facial landmark detection. Geometric features, including Euclidean distances and angles, are extracted from these landmarks. Temporal dynamics are incorporated by analyzing feature differences between consecutive frames, enabling the detection of onset, apex, and offset phases of expressions. For classification, a ConvLSTM1D network followed by multilayer perceptron blocks is employed. The method's performance was evaluated on multiple publicly available datasets, including CK+, Oulu-CASIA (VIS and NIR), and MMI. Accuracies of 93%, 79%, 77%, and 68% were achieved respectively. Experiments with composite datasets were also conducted to assess the model's generalization capabilities. The approach demonstrated real-time applicability, processing approximately 165 frames per second on consumer-grade hardware. This research contributes to the field of facial expression analysis by providing a fast, accurate, and adaptable solution. The findings highlight the potential for further advancements in emotion-aware technologies and personalized user experiences, paving the way for more sophisticated human-computer interaction systems. To facilitate further research in this field, the complete source code for this study has been made publicly available on GitHub: https://github.com/miralab-ai/facial-expression-analysis.
• Abstract（参考訳）: 表情認識は、人間とコンピュータの相互作用を強化し、感情認識システムを開発する上で重要な要素である。 ユーザエクスペリエンスのパーソナライゼーションからインテリジェントな監視システムに至るまで,さまざまなアプリケーションにおいて,表情のリアルタイム検出と解釈がますます重要になっている。 本研究では,ディープラーニングと幾何学的特徴を用いたリアルタイム顔表情認識への新しいアプローチを提案する。 提案手法は,MediaPipe FaceMeshを用いて顔のランドマークの迅速かつ正確な検出を行う。 これらのランドマークからユークリッド距離や角度を含む幾何学的特徴を抽出する。 時間力学は連続するフレーム間の特徴差を解析し、表現のオンセット、頂点、オフセットの位相の検出を可能にする。 分類には、ConvLSTM1Dネットワークとマルチ層パーセプトロンブロックが使用される。 この手法の性能は、CK+、Oulu-CASIA(VISとNIR)、MMIを含む複数の公開データセットで評価された。 93%,79%,77%,68%であった。 モデルの一般化能力を評価するために、複合データセットを用いた実験も行われた。 このアプローチはリアルタイム適用性を示し、コンシューマグレードのハードウェアで毎秒約165フレームを処理する。 この研究は、高速で正確で適応可能なソリューションを提供することにより、表情解析の分野に貢献する。 この発見は、感情認識技術とパーソナライズされたユーザー体験のさらなる進歩の可能性を強調し、より洗練された人間とコンピュータのインタラクションシステムへの道を開いた。 この分野でさらなる研究を促進するため、この研究の完全なソースコードはGitHubで公開されている。

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