基于卷积神经网络的面部表情识别
计算机视觉与模式识别
2021-07-20 v1 人工智能
机器学习
摘要
几个世纪以来，人类发展并获得了许多交流方式。但几乎没有任何一种能像面部表情那样自然与本能。另一方面，神经网络已经席卷全球。毫不意外，计算机视觉领域与面部表情识别问题也并非毫发无损。尽管已应用了广泛的技术，但由于人脸中异质性的细节，实现极高的准确率并制备高度鲁棒的FER系统仍是一项挑战。在本文中，我们将深入探讨利用神经网络，更具体地说是卷积神经网络(CNNs)来实现面部表情识别(FER)系统。我们采用深度学习与计算机视觉的基本概念及各种架构，微调其超参数，并尝试多种优化方法，在FER2013数据集上不使用任何额外训练数据的情况下展示了70.10%的state-of-the-art单网络准确率。
引用
@article{arxiv.2107.08640,
title = {Facial Expressions Recognition with Convolutional Neural Networks},
author = {Subodh Lonkar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.08640},
year = {2021}
}