顔表情と背景情報を考慮した感情認識システム

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST23031,CT23094

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日: 2023/11/29

タイトル(英語): An Emotion Recognition System with Face Expression and Background Information

著者名: 呉本 尭(日本工業大学),森 雄哉(山口大学),間普 真吾(山口大学)

著者名(英語): Takashi Kuremoto(Nippon Institute of Technology),Yuya Mori(Yamaguchi University),Shingo Mabu(Yamaguchi University)

キーワード: 表情認識|深層学習|ＣＡＥＲ－Ｓ　Ｎｅｔ|文脈効果|背景情報|ＳＶＭ|facial expression recognition|deep learning|CAER-S Net|context effect|background information|ｻﾎﾟｰﾄﾍﾞｸﾄﾙﾏｼﾝ

要約(日本語): 本研究では，顔の情報のみでなく，ジェスチャーや背景情報も考慮する感情認識システムを構築し，従来手法のCAER-S Netに比べ，提案システムはFace networkとContext networkのバックボーンをVGG with residual block and Squeeze-and-Excitation blockに変更することおよびそれぞれのネットワークの事前学習に用いるデータセットの変更より、７種類の顔表情の識別精度が大幅に向上したことを示す。

要約(英語): Different from the conventional facial expression recognition methods, a novel emotion recognition system CAER-Net-RS, which analyses not only facial region but also background information is proposed in this study. The proposed system improved the conventional CAER-Net which is composed by 3 networks: Face Network, Context Network, and Adaptive Network by adopting ResBlock and Squeeze-and-Excitation block. In the experiment, 3 kinds of open-access datasets, i.e., CAER-S, Places365-Standard, and RAF-DB were utilized. The average recognition accuracies to 7 kinds of emotions by the proposed system and by the conventional method were 84.07% and 70.92%, respectively.

本誌: 2023年12月2日-2023年12月3日システム/制御合同研究会

本誌掲載ページ: 7-11 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,716 Kバイト