使用视觉显著性与深度学习的面部表情识别
计算机视觉与模式识别
2017-08-29 v1
摘要
我们开发了一种卷积神经网络，用于识别人类面部表情。我们将现有的在 ILSVRC2012 视觉识别数据集上训练的卷积神经网络模型微调至两个广泛使用的面部表情数据集——CFEE 和 RaFD，在独立训练和测试时分别获得了 74.79% 和 95.71% 的测试准确率。通过在一个数据集上训练并在另一个数据集上测试，证明了结果的泛化能力。此外，我们使用深度多层网络进行显著性预测，计算了裁剪人脸图像与其视觉显著性图的图像乘积，并将其输入到面部表情识别 CNN 中。在最泛化的实验中，我们观察到测试集上的 top-1 准确率为 65.39%。我们还观察到了不同面部表情之间人类所表现出的一般混淆趋势。
引用
@article{arxiv.1708.08016,
title = {Facial Expression Recognition using Visual Saliency and Deep Learning},
author = {Viraj Mavani and Shanmuganathan Raman and Krishna P Miyapuram},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.08016},
year = {2017}
}
备注
6 pages