Automatiserat ansiktsuttrycksigenkänning (FER) har förblivit ett utmanande och intressant problem. Trots de ansträngningar som gjorts för att utveckla olika metoder för FER saknar befintliga metoder av tradition allmängiltighet när de tillämpas på osedda bilder eller sådana som fångas i vilda miljöer. De flesta av de befintliga tillvägagångssätten är baserade på konstruerade egenskaper (t.ex. HOG, LBPH och Gabor) där klassifierarens hyperparametrar är inställda för att ge bästa igenkänningsnoggrannhet över en enda databas, eller en liten samling av liknande databaser. Resultaten är dock inte signifikanta när de tillämpas på nya uppgifter. Detta dokument föreslår en djup neural nätverk arkitektur för att ta itu med FER-problemet över flera välkända standard ansiktsdataset. Specifikt, vårt nätverk består av två konvolutionella lager vardera följt av max pooling och sedan fyra Inception lager. Nätverket är en enkel komponentarkitektur som tar registrerade ansiktsbilder som inmatning och klassificerar dem i antingen de sex grundläggande eller neutrala uttrycken. Vi utförde omfattande experiment på sju allmänt tillgängliga ansiktsuttrycksdatabaser, viz. Multipie, MMI, CK+, Disfa, FERA, SFEW och FER2013. Resultaten av den föreslagna arkitekturen är jämförbara med eller bättre än de senaste metoderna och bättre än traditionella konvolutionella neurala nätverk och i både noggrannhet och utbildningstid.
I ett annat exempel föreslår REF en djup neural nätverk arkitektur som består av två konvolutionella lager vardera följt av max pooling och sedan fyra Inception lager.
Going Deeper in Facial Expression Recognition using Deep Neural Networks
{'venue': 'IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}