Feature Guided CNN for Baby’s Facial Expression Recognition
المؤلفون المشاركون
Lin, Qing
He, Ruili
Jiang, Peihe
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
State-of-the-art facial expression methods outperform human beings, especially, thanks to the success of convolutional neural networks (CNNs).
However, most of the existing works focus mainly on analyzing an adult’s face and ignore the important problems: how can we recognize facial expression from a baby’s face image and how difficult is it? In this paper, we first introduce a new face image database, named BabyExp, which contains 12,000 images from babies younger than two years old, and each image is with one of three facial expressions (i.e., happy, sad, and normal).
To the best of our knowledge, the proposed dataset is the first baby face dataset for analyzing a baby’s face image, which is complementary to the existing adult face datasets and can shed some light on exploring baby face analysis.
We also propose a feature guided CNN method with a new loss function, called distance loss, to optimize interclass distance.
In order to facilitate further research, we provide the benchmark of expression recognition on the BabyExp dataset.
Experimental results show that the proposed network achieves the recognition accuracy of 87.90% on BabyExp.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lin, Qing& He, Ruili& Jiang, Peihe. 2020. Feature Guided CNN for Baby’s Facial Expression Recognition. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144932
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lin, Qing…[et al.]. Feature Guided CNN for Baby’s Facial Expression Recognition. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144932
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lin, Qing& He, Ruili& Jiang, Peihe. Feature Guided CNN for Baby’s Facial Expression Recognition. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144932
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1144932
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر