面向信封语言数据集的人脸表情识别的颜色直方图均衡化与精细调优
计算机视觉与模式识别
2025-07-29 v1 人工智能
摘要
本研究旨在量化计算机视觉方法在信封语言数据集上正确分类人脸表情的程度。我们扩展了实验，通过仅识别面部上半部分或下半部分的表情来进一步探讨听力障碳者和致盲者在情绪表达之间的差异。为考虑该数据集特有的颜色轮廓，我们的方法引入了基于直方图均衡化和精细调优的颜色归一化阶段。结果显示，能够以 83.8% 的平均灵敏度和各类别间几乎没有方差（.042）正确识别人脸表情。与人类认知相同，仅从面部下半部分识别表情的准确率（79.6%）高于上半部分（77.9%）。值得注意的是，仅从面部上半部分识别表情的分类准确率高于人类水平。
引用
@article{arxiv.2507.20197,
title = {Color histogram equalization and fine-tuning to improve expression recognition of (partially occluded) faces on sign language datasets},
author = {Fabrizio Nunnari and Alakshendra Jyotsnaditya Ramkrishna Singh and Patrick Gebhard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.20197},
year = {2025}
}