Dec, 2023
利用数据增强技术进行口罩覆盖下的面部情绪识别
Facial Emotion Recognition Under Mask Coverage Using a Data Augmentation Technique
Aref Farhadipour, Pouya Taghipour
TL;DR通过 AI 技术的计算机视觉系统识别戴口罩人群的情感，提出了一个新的挑战。本研究提出了一种能够识别不同面具人群情感的面部情感识别系统，并采用了一种新的数据增强技术来改善模型的性能。通过对四种面具类型的每张面部图像进行训练，评估了四个卷积神经网络（Alexnet，Squeezenet，Resnet50 和 VGGFace2）的效果。实验结果显示，与单面具模式相比，我们的模型在多面具模式下的效果更好。其中，VGGFace2 网络在使用 JAFFE 数据集时的人员相关模式的准确率最高，为 97.82%，人员独立模式的准确率为 74.21%。然而，我们使用 UIBVFED 数据集评估了我们的模型。Resnet50 在人员相关模式下表现出了优越的性能，准确率分别为 73.68% 和 59.57%。此外，我们采用了精确度、敏感度、特异性、AUC、F1 值和混淆矩阵等指标来详细衡量我们系统的效率。此外，还使用了 LIME 算法来可视化 CNN 的决策策略。