基于神经网络的人脸关键点可视化与情感识别
计算机视觉与模式识别
2025-06-23 v1 人工智能
摘要
从人脸图像中进行情感识别是人机交互中的关键任务，使机器能够通过面部表情学习人类情感。先前的研究表明，可以使用人脸图像训练深度学习模型；然而，这些研究大多不包括对数据集的通过分析。当从人脸数据集中提取有意义的数据洞见时， visualizing 人脸关键点可能具有挑战性;为此，我们提出了人脸关键点箱线图，这是一种旨在识别人脸数据集中异常值的可视化技术。此外，我们比较了两种人脸关键点特征：(i) 关键点的位置(绝对位置)和(ii) 从中性表情到情感表达峰值的位移。我们的結果表明，神经网络的性能优于随机森林分类器。
引用
@article{arxiv.2506.17191,
title = {Facial Landmark Visualization and Emotion Recognition Through Neural Networks},
author = {Israel Juárez-Jiménez and Tiffany Guadalupe Martínez Paredes and Jesús García-Ramírez and Eric Ramos Aguilar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.17191},
year = {2025}
}
备注
Best paper Award COMIA 2025