Abstract -Emotion är en subjektiv sak, att utnyttja kunskap och vetenskap bakom märkta data och extrahera de komponenter som utgör det, har varit ett utmanande problem i branschen i många år. Med utvecklingen av djupt lärande i datorseende har känsloigenkänningen blivit ett brett rotat forskningsproblem. I detta arbete föreslår vi två oberoende metoder för just denna uppgift. Den första metoden använder autoencoders för att konstruera en unik representation av varje känsla, medan den andra metoden är en 8-lagers konvolutional neurala nätverk (CNN). Dessa metoder tränades på posed-emotion dataset (JAFFE), och för att testa deras robusthet, båda modellerna testades också på 100 slumpmässiga bilder från Labeled Faces i Wild (LFW) dataset, som består av bilder som är uppriktiga än poserade. Resultaten visar att med mer finjustering och djup kan vår CNN-modell överträffa de senaste metoderna för känsloigenkänning. Vi föreslår också några spännande idéer för att utöka begreppet representational autoencoders för att förbättra deras prestanda.
Två olika neurala nätverk för känsloigenkänning tränas och jämförs i Reference Ref.
Facial Emotion Detection Using Convolutional Neural Networks and Representational Autoencoder Units
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}