【2016】Deep learning for smile recognition

[Yongtae723]

ざっくり言うと

笑っている顔の認識が出来るAIを作り出した論文
Deep learningを使った画像の感情分析では初期の論文。

キーワード

Deep learning
Facial express recognition

1. 情報

論文リンク

https://arxiv.org/abs/1602.00172

著者

Patrick O. Glauner

投稿日付

2016

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

初めてDeep learningを使って顔画像の感情分析を行っている論文

3. 技術や手法のキモはどこ？

Deep learining を感情分析に用いているが、最大で3層のconvolution層と3層の全結合層のシンプルのネットワークで出来ている。

4. どうやって有効だと検証した？

顔の動画と感情のアノテーションが入ったDISFA databaseというdatasetを用いてトレーニンフ及び正答率の検証を行っている。
また、笑顔の認識に顔全体が必要なのか口周辺のみで大丈夫なのかを検証。

5. 議論はある？

6. 次に読むべき論文は？

smileだけでなく様々な感情をclassificationできるAIの論文

7. 実装の詳細

最大で3層のconvolution層と3層の全結合層のシンプルなネットワーク。
層の数をtuning行っている。その結果顔全体の認識ではconvolution層は1層、全結合層は1層がベストであり、口回り画像はそれぞれ2層がベストであった

8. データセット

顔の動画と感情のアノテーションが入ったDISFA database

9. 結果の詳細

正答率は以下の通り
顔全体の像からの正答率：99.45%
口回り周辺のみの画像からの正答率：99.34％

Deep learningではないSVMを用いた認識では60~70%の正答率なのでdeep learningを使いことで正答率が一気に上がる。

雑感&メモ

こんなにもシンプルなネットワークで正答率がここまで上がるのは少々驚き
口回りのみでセ氏等率はほぼ同じ、つまり笑顔は判別できることになるが、これは笑顔限定な気がする。。。