深層学習を用いた表情認識

画像からの人間の感情検出は、社会的コミュニケーションにおける最も強力で挑戦的な研究課題の1つです。深層学習（DL）に基づく感情検出は、従来の画像処理手法よりも優れたパフォーマンスを提供します。本論文では、表情を通じて感情検出が可能な人工知能（AI）システムの設計について説明します。感情検出の手順について、基本的に顔検出、特徴抽出、感情分類の3つの主なステップを含むことを議論します。本論文では、画像からの感情検出のための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づく深層学習アーキテクチャを提案します。提案された手法のパフォーマンスは、2つのデータセット、表情認識チャレンジ（FERC-2013）および日本女性表情（JAFFE）を使用して評価されました。提案されたモデルで達成された精度は、FERC-2013およびJAFFEデータセットそれぞれで70.14％と98.65％です。