Trots att utseende-baserad klassificering av val under de senaste åren, relativt få verk har undersökt hur mycket konvolutionella neurala nätverk (CNN) kan förbättra prestanda på accepterade uttryck erkännande riktmärken och, ännu viktigare, undersöka vad det är de faktiskt lär sig. I detta arbete visar vi inte bara att CNN kan uppnå starka resultat, utan vi introducerar också ett tillvägagångssätt för att dechiffrera vilka delar av ansiktet som påverkar CNN:s förutsägelser. För det första tränar vi en noll-gradig CNN på ansiktsuttrycksdata och uppnår, enligt vår kunskap, toppmodern prestanda på två uttryck igenkänningsriktmärken: den utökade Cohn-Kanade (CK+) datauppsättningen och Toronto Face Dataset (TFD). Vi analyserar sedan kvalitativt nätverket genom att visualisera de rumsliga mönster som maximalt exciterar olika neuroner i de konvolutionella skikten och visa hur de liknar Facial Action Units (FAU). Slutligen använder vi FAU-etiketterna som finns i CK+-datasetet för att kontrollera att de FAU som observerats i våra filtervisualiseringar stämmer överens med personens ansiktsrörelser.
För att nämna några av de lovande verken, Khorrami i REF visade att CNNs kan uppnå en hög noggrannhet i känsloigenkänning och använde en noll-bias CNN på den utvidgade Cohn-Kanade dataset (CK+) och Toronto Face Dataset (TFD) för att uppnå toppmoderna resultat.
Do Deep Neural Networks Learn Facial Action Units When Doing Expression Recognition?
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}