面向儿童面部情绪识别的混合模型
计算机视觉与模式识别
2023-08-25 v1
摘要
本文关注利用情绪识别技术，通过远程机器人操作会话辅助心理学家开展儿童治疗。在心理学领域，鉴于机器人与计算机科学的最新进展，媒介代理治疗的应用日益增长。具体而言，使用具身对话代理（ECA）作为中介工具，可帮助专业人员与面临社交挑战的儿童建立联系，例如注意缺陷多动障碍（ADHD）、自闭症谱系障碍（ASD），或因武装冲突、自然灾害或其他情形导致身体无法到场的儿童。在此背景下，情绪识别可为心理治疗师提供重要反馈。本文首先给出针对儿童情绪识别的文献调研结果，该调研揭示了社区广泛使用的算法与数据集的初步概览。随后，基于对文献调研结果的分析，我们采用稠密光流特征技术，以提升在非受控环境下识别儿童情绪的能力。从卷积神经网络混合模型的输出中，两个中间特征在送入最终分类器前被融合。所提出的架构称为 HybridCNNFusion。最后，我们展示了使用巴西儿童数据集在儿童情绪识别上取得的初步结果。
引用
@article{arxiv.2308.12547,
title = {Hybrid Models for Facial Emotion Recognition in Children},
author = {Rafael Zimmer and Marcos Sobral and Helio Azevedo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.12547},
year = {2023}
}