微表情認識に関する論文を読み、使用するデータセットと微表情の定義をまとめた。
これらの論文は大体、出現時間が短い表情を微表情と定義し、詳細な説明はない。データセット普通はSMIC, CASME II, SAMMを使う。
⚪Extended Local Binary Patterns for Efficient and Robust Spontaneous Facial Micro-Expression Recognition
·DATA:CASME-II, SMIC, SAMM
·Definition：MEs have a very short duration, local and subtle facial movements.
Typically being no more than 500 ms
https://arxiv.org/abs/1805.08417
Enriched Long-term Recurrent Convolutional Network for Facial Micro-Expression Recognition
この論文を読みました。
参考用のプログラムを探してダウンロードしました。各ファイルの内容を分析しています。
https://github.com/IcedDoggie/Micro-Expression-with-Deep-Learning
微表情認識に関する論文を少しまとめました。今は要約しか見ていませんでしたが、これからはどんどん読みます。
https://arxiv.org/abs/1805.08417 《Enriched Long-term Recurrent Convolutional Network for Facial Micro-Expression Recognition》
https://arxiv.org/abs/2009.05778《Micro-Facial Expression Recognition Based on Deep-Rooted Learning Algorithm》
https://arxiv.org/abs/2009.09179《Recognizing Micro-expression in Video Clip with Adaptive Key-frame Mining》
https://arxiv.org/abs/2009.13792《Micro-Facial Expression Recognition in Video Based on … Continue Reading ››
参考用のプログラムを実行することに成功しました。リアルタイムでカメラで撮影した画像の表情を認識することができます。
ネットで大体の正確率は60%ぐらいだと聞きましたが、来週はいくつかの写真を探して正確性を検証したいです。
日本語の勉強。
日本語の勉強。
日本語JLPTの申し込みは延期されています。開催するかどうかはまだ分かりません。
参考用のプログラムを実行してみて、実行中の問題に対応して処理します。
openCVのインストール
ダウンロードできるfer2013.csvを探しています
まだ未解決の問題がある，実行結果が得られませんでした。
論文「Real-time Covolutional Neural Networks for Emotion and Gender Class cation」を読みました。
https://arxiv.org/pdf/170.07557.pdf
対応するプログラムをダウンロードして参考にします。
参考用のプログラムをダウンロードして勉強します。
研究テーマ：画像中の人物の表情をリアルタイムで判断し、「積極的」と「消極的」に区別する。あとでもっと詳しく区別します。
·プログラミング環境の設定（tensorflowとKerasをダウンロードします）
·参考用のプログラムをダウンロードして勉強します（https://github.com/shillyshallysxy/emotion_classifier）