Convolutional neural network (CNN) algorithm based facial emotion recognition (FER) system for FER-2013 dataset
Künye
Ezerceli, Ö. & Eskil, M. T. (2022). Convolutional neural network (CNN) algorithm based facial emotion recognition (FER) system for FER-2013 dataset. Paper presented at the 2022 International Conference on Electrical, Computer, Communications and Mechatronics Engineering (ICECCME), 1-6. doi:10.1109/ICECCME55909.2022.9988371Özet
Facial expression recognition (FER) is the key to understanding human emotions and feelings. It is an active area of research since human thoughts can be collected, processed, and used in customer satisfaction, politics, and medical domains. Automated FER systems had been developed and have been used to recognize humans’ emotions but it has been a quite challenging problem in machine learning due to the high intra-class variation. The first models were using known methods such as Support Vector Machines (SVM), Bayes classifier, Fuzzy Techniques, Feature Selection, Artificial Neural Networks (ANN) in their models but still, some limitations affect the accuracy critically such as subjectivity, occlusion, pose, low resolution, scale, illumination variation, etc. The ability of CNN boosts FER accuracy. Deep learning algorithms have emerged as the greatest way to produce the best results in FER in recent years. Various datasets were used to train, test, and validate the models. FER2013, CK+, JAFFE and FERG are some of the most popular datasets. To improve the accuracy of FER models, one dataset or a mix of datasets has been employed. Every dataset includes limitations and issues that have an impact on the model that is trained for it. As a solution to this problem, our state-of-the-art model based on deep learning architectures, particularly convolutional neural network architectures (CNN) with supportive techniques has been implemented. The proposed model achieved 93.7% accuracy with the combination of FER2013 and CK+ datasets for FER2013.
Kaynak
2022 International Conference on Electrical, Computer, Communications and Mechatronics Engineering (ICECCME)İlgili Öğeler
Başlık, yazar, küratör ve konuya göre gösterilen ilgili öğeler.
-
Hücresel sinir ağları kullanılarak el yazısı karakter tanıma uygulaması
Çalık, Nurullah; Cesur, Evren; Tavşanoğlu, Ahmet Vedat (IEEE, 2013-06-13)El yazısı karakter tanıma, örüntü tanımanın önemli alanlarından biridir. Bu alanın kapsamında önemli belgelerin , arşivlerin ve diğer yazılı metinlerin sayısal ortamlara aktarılması yada yazıcının tanınması gibi problemler ... -
Uyarlanır yerel bağlı katman kullanan dikkat tabanlı derin ağ ile sesli komut tanıma
Turkan, Yasemin; Tek, Faik Boray (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2020-10-05)Sesli komut tanıma insan-makine ara yüzüyle ilişkili aktif bir araştırma konusudur. Dikkat tabanlı derin ağlar ile bu tür problemler başarılı bir şekilde çözülebilmektedir. Bu çalışmada, var olan bir dikkat tabanlı derin ... -
Plaka tanıma sistemi için farklı bir yaklaşım
Tamer, Engin; Çizmeci, Burak (IEEE, 2009-06-26)Bu bildiride, bilgisayarlı görü ve örüntü tanıma alanlarında çok popüler olan plaka tanıma sistemi için farklı bir yakla¸sım sunuyoruz. Plaka tanıma sistemi genellikle üç ana bölüme ayrılır: plakanın yerinin saptanması, ...