Например, Бобцов

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ УСТРАНЕНИЯ ДИСБАЛАНСА КЛАССОВ ЭМОЦИЙ В ВИДЕОДАННЫХ ВЫРАЖЕНИЙ ЛИЦ

Аннотация:

Предмет исследования. Несбалансированность классов в наборах данных негативно влияет на системы машинной классификации, применяемые в таких приложениях искусственного интеллекта как медицинская диагностика заболеваний, обнаружение обмана и управление рисками. Эта проблема в наборах данных выражений лиц также ухудшает эффективность алгоритмов классификации. Метод. Рассмотрены основные подходы для уменьшения дисбаланса классов: методы повторной выборки и установление весов классам в зависимости от количества наблюдаемых образцов для каждого класса. Для локализации области лица в потоке кадров использован метод гистограммы направленных градиентов, и применена активная модель формы, которая обнаруживает координаты 68 ключевых ориентиров лица. C помощью координат ключевых ориентиров извлекаются информативные признаки, характеризующие динамику выражений лиц. Основные результаты. Результаты исследования показали, что предложенный подход извлечения визуальных признаков повышает точность распознавания эмоций по выражениям лиц. Рассмотренные методы уменьшения дисбаланса классов в наборе данных выражений лиц позволили повысить эффективность машинного классификатора, а также показали, что имеющийся дисбаланс классов в обучающем наборе оказывает значительное влияние на точность. Практическая значимость. Предложенный подход извлечения визуальных признаков может быть использован в автоматических системах распознавания эмоций человека по выражениям лиц, а анализ результатов применения методов уменьшения дисбаланса классов данных может быть полезен исследователям в области машинного обучения.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО