ABSTRACT Ansiktsuttrycksigenkänning (FER) är ett mycket utmanande problem i datorseendet. Även om omfattande forskning har gjorts för att förbättra FER-prestandan under de senaste åren finns det fortfarande utrymme för förbättringar. Ett gemensamt mål med FER är att klassificera en given ansiktsbild i en av sju kategorier av känslor: ilska, avsky, rädsla, glad, neutral, ledsen och överraskning. I detta dokument föreslår vi att man använder en enkel multi-lager perceptron (MLP) klassificering som avgör om det aktuella klassificeringsresultatet är tillförlitligt eller inte. Om det aktuella klassificeringsresultatet är otillförlitligt använder vi den givna ansiktsbilden som en fråga för att söka efter liknande bilder. I synnerhet, ansiktsåtgärder enheter används för att hämta bilderna med ett liknande ansiktsuttryck. Sedan är en annan MLP tränas för att förutsäga slutliga känslor kategori genom att aggregera klassificering output vektorer av frågebilden och dess hämtade liknande bilder. Experimentella resultat från FER2013-datauppsättningen visar att prestandan hos de toppmoderna nätverken kan förbättras ytterligare med vår föreslagna metod. INDEX TERMS Konvolutionella neurala nätverk, ansiktsuttryck igenkänning, bildsökning, ansiktsåtgärder enheter.
I REF användes den AU-baserade bildsökningsmetoden för att få kompletterande information om klassificeringsresultatet för den givna testbilden.
Facial Action Units-Based Image Retrieval for Facial Expression Recognition
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}