ABSTRACT Ansiktsuttrycksigenkänning (FER) är en viktig uppgift för maskinerna att förstå de känslomässiga förändringarna hos människor. Men, exakta handgjorda funktioner som är mycket relaterade till förändringar i uttryck är svåra att extrahera på grund av påverkan av individuella skillnader och variationer i emotionell intensitet. Det finns därför ett trängande behov av detaljer som exakt kan beskriva förändringarna i ansiktsuttrycken. Metod: En viktad blandning djupa neurala nätverk (WMDNN) föreslås att automatiskt extrahera de funktioner som är effektiva för FER uppgifter. Flera förbearbetningsmetoder, såsom ansiktsdetektering, rotationsupprätande och dataförstärkning, genomförs för att begränsa regionerna för FER. Två kanaler av ansiktsbilder, inklusive ansiktsgråskala bilder och deras motsvarande lokala binära mönster (LBP) ansiktsbilder, bearbetas av WMDNN. Uttrycksrelaterade funktioner i ansiktsgråskala bilder extraheras genom finjustering en partiell VGG16 nätverk, vars parametrar initieras med hjälp av VGG16 modell tränas på ImageNet databas. Funktioner av LBP ansiktsbilder extraheras av en ytlig convolutional neural network (CNN) byggd på DeepID. Utgångarna från båda kanalerna är sammansmälta på ett viktat sätt. Resultatet av den slutliga igenkänningen beräknas med hjälp av softmax-klassificeringen. Resultat: Experimentella resultat indikerar att den föreslagna algoritmen kan känna igen sex grundläggande ansiktsuttryck (lycka, sorg, ilska, avsky, rädsla och överraskning) med hög noggrannhet. Den genomsnittliga igenkänningsnoggrannheten för benchmarking-datamängderna "CK+", "JAFFE" och "Oulu-CASIA" är 0,970, 0,922 respektive 0,923. Slutsatser: Den föreslagna FER-metoden överträffar toppmoderna FER-metoder baserade på handgjorda funktioner eller djupa nätverk med hjälp av en kanal. Jämfört med de djupa nätverk som använder flera kanaler, kan vårt föreslagna nätverk uppnå jämförbar prestanda med enklare förfaranden. Finjustering är effektivt för FER-uppgifter med en välutbildad modell om tillräckliga prover inte kan samlas in. INDEX TERMS Ansiktsuttrycksigenkänning, ansiktsbilder med dubbla kanaler, djupt neuralt nätverk, viktad blandning, softmax klassificering.
Under 2018 föreslog Yang, B. et al., REF en FER-metod som består av tre steg: Viola-Jones ansiktsdetektering, lokala binära mönster (LBP) funktionsextraktion och viktad blandning djupa neurala nätverk (WMDNN) baserat på dubbelkanaliga ansiktsbilder;
Facial Expression Recognition Using Weighted Mixture Deep Neural Network Based on Double-Channel Facial Images
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}