....................................... Trots de ansträngningar som gjorts för att förbättra noggrannheten hos FER-system som använder DNN är befintliga metoder fortfarande inte tillräckligt allmänna i praktiska tillämpningar. I detta dokument föreslås en 3D Convolutional Neural Network-metod för FER i videor. Denna nya nätverksarkitektur består av 3D Inception-ResNet-lager följt av en LSTM-enhet som tillsammans extraherar de rumsliga relationerna inom ansiktsbilder samt tidsförhållandena mellan olika ramar i videon. Ansiktsmärken används också som indata till vårt nätverk som betonar vikten av ansiktskomponenter snarare än ansiktsregioner som inte kan bidra väsentligt till att generera ansiktsuttryck. Vår föreslagna metod utvärderas med hjälp av fyra allmänt tillgängliga databaser i ämnesoberoende och korsbaserade uppgifter och överträffar toppmoderna metoder.
Dessutom, Hasani et al. REF presenterade 3D-konvolutionsnätverk (3D CNN) som består av 3D Inception-ResNet-lager följt av en LSTM-enhet som tillsammans extraherar de rumsliga relationerna inom ansiktsbilder, samt tidsförhållandena mellan olika ramar i videon.
Facial Expression Recognition Using Enhanced Deep 3D Convolutional Neural Networks
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}