基于定制化深度神经网络架构的语法面部表情识别
计算机视觉与模式识别
2017-11-20 v1
摘要
本文提出通过帮助计算机更高效地识别人类手语，以扩展其视觉理解能力。这是通过识别伴随该语言中手语的面部表情来实现的。本文特别关注流行的巴西手语（LIBRAS）。尽管将不同手语手势分类至各自词义已有大量文献研究，但表达这些词语时的情感或意图尚未被主要纳入考虑。根据我们正常的人类经验，以不同情感或情绪表达的词语可能具有完全不同的含义。赋予计算机分类这些面部表情的能力，有助于增添一层对聋人确切交流意图的深层理解。所提出的想法通过具有定制化架构的深度神经网络实现。与通用方法相比，这有助于更好地学习个体表情中的特定模式。在98.04%的总体准确率下，所实现的深度网络表现极为优异，因此适用于任何实际场景。
引用
@article{arxiv.1711.06303,
title = {Grammatical facial expression recognition using customized deep neural network architecture},
author = {Devesh Walawalkar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.06303},
year = {2017}
}