Fugu-MT 論文翻訳(概要): Weaknesses of Facial Emotion Recognition Systems

論文の概要: Weaknesses of Facial Emotion Recognition Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12402v1
Date: Sun, 18 Jan 2026 13:27:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.615153
Title: Weaknesses of Facial Emotion Recognition Systems
Title（参考訳）: 顔表情認識システムの弱さ
Authors: Aleksandra Jamróz, Patrycja Wysocka, Piotr Garbat,
Abstract要約: 顔からの感情検出は、人間とコンピュータのインタラクションに必要な機械学習問題の1つである。 3つの最も興味深く最良のソリューションが選択され、続いて3つのデータセットが選択される。選択されたニューラルネットワークはトレーニングされ、その後、パフォーマンスを比較するために一連の実験が行われる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 41.99844472131922
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Emotion detection from faces is one of the machine learning problems needed for human-computer interaction. The variety of methods used is enormous, which motivated an in-depth review of articles and scientific studies. Three of the most interesting and best solutions are selected, followed by the selection of three datasets that stood out for the diversity and number of images in them. The selected neural networks are trained, and then a series of experiments are performed to compare their performance, including testing on different datasets than a model was trained on. This reveals weaknesses in existing solutions, including differences between datasets, unequal levels of difficulty in recognizing certain emotions and the challenges in differentiating between closely related emotions.
Abstract（参考訳）: 顔からの感情検出は、人間とコンピュータのインタラクションに必要な機械学習問題の1つである。様々な方法が使われており、論文や科学研究の詳細なレビューを動機付けている。 3つの最も興味深く最良のソリューションが選択され、続いて3つのデータセットが選択される。選択されたニューラルネットワークはトレーニングされ、モデルがトレーニングしたモデルとは異なるデータセットのテストを含む、パフォーマンスを比較する一連の実験が実施される。これは、データセットの違い、特定の感情を認識するのに不平等なレベルの難しさ、密接に関連する感情を区別する際の課題など、既存のソリューションの弱点を明らかにする。

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