深層畳み込みニューラルネットワークを使用した強化された顔の感情認識システム

顔の感情認識は人間とコンピュータのインタラクションを向上させるために不可欠ですが、実際の画像から感情を正確に特定することは依然として難しい課題です。この問題を解決するために、私たちは感情識別の精度を向上させるために深層CNNモデルを採用しました。本研究では、JAFFEデータセットを使用して、MobileNetV3、Yolov8n-cls、および提案された深層CNNモデルの3つの深層学習モデルの性能を評価しました。このデータセットには7つの異なる感情を反映する画像が含まれています。評価指標として、f1スコア、精度、および再現率を使用してモデルを評価しました。MobileNetV2およびYolov8n-clsはそれぞれ94％および67％の精度を達成しましたが、提案された深層CNNモデルは99.56％の精度を示し、顔の感情認識におけるその効果ivenessを強調しています。