Ansiktsuttrycksigenkänning (FER) är ett område för aktiv forskning, både inom datavetenskap och beteendevetenskap. Över dessa områden finns det bevis för att människor och maskiner tycker att det är lättare att känna igen vissa känslor, till exempel lycka, i jämförelse med andra. Nyligen genomförda beteendestudier har utforskat människans uppfattning om känslor ytterligare, genom att utvärdera det relativa bidraget av särdrag i ansiktet när man utvärderar människans känslighet för känslor. Det har konstaterats att vissa ansiktsregioner har mer framträdande drag för vissa uttryck för känslor, särskilt när känslor är subtila till sin natur. Det är till exempel lättare att upptäcka skrämmande uttryck när ögonen är uttrycksfulla. Med hjälp av denna observation som utgångspunkt för analys, undersöker vi på liknande sätt effektiviteten med vilken kunskap om ansiktskaraktär kan integreras i nuvarande strategier för automatiserad FER. Vi jämför och utvärderar exaktheten hos "fullyface" jämfört med övre och nedre ansiktsområdet konvolutionella neurala nätverk (CNN) modellering för känsloigenkänning i statiska bilder, och föreslår en mänsklig centrerad CNN hierarki som använder regionala bildingångar för att utnyttja nuvarande förståelse av hur människor känner igen känslor över ansiktet. Utvärderingar med hjälp av datasetet CK+ visar att vår hierarki kan öka klassificeringsnoggrannheten i jämförelse med enskilda CNN-arkitekturer och uppnå en total positiv klassificering i 93,3 % av fallen.
Ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) användes REF.
Human Centric Facial Expression Recognition
{'venue': 'HCI 2018', 'journal': 'HCI 2018', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}