Facial expression recognition with skip-connection to leverage low-level features

概要

Deep convolutional neural networks (CNNs) have established their feet in the ground of computer vision and machine learning, used in various applications. In this work, an attempt is made to learn a CNN for a task of facial expression recognition (FER). Our network has convolutional layers linked with an FC layer with a skip-connection to the classification layer. Motivation behind this design is that lower layers of a CNN are responsible for lower level features, and facial expressions can be mainly encoded in low-to-mid level features. Hence, in order to leverage the responses from lower layers, all convo-lutional layers are integrated via FC layers. Moreover, a network with shared parameters is used to extract landmark motion trajectory features. These visual and landmark features are fused to improve the performance. Our method is evaluated on the CK+ and Oulu-CASIA facial expression datasets.

論文種別
発表文献
Proceedings - IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Manisha Verma
Manisha Verma
特任研究員

Manisha’s research interest broadly lies in computer vision and image processing. Currently, she is working on micro facial expression recognition using multi-model deep learning frameworks.

中島悠太
中島悠太
准教授

コンピュータビジョン・パターン認識などの研究。ディープニューラルネットワークなどを用いた画像・映像の認識・理解を主に、自然言語処理を援用した応用研究などに従事。

武村紀子
武村紀子
招へい准教授

パターン認識、機械学習等を用いた環境知能や歩容認証等に関する研究に従事。

長原一
長原一
教授

コンピューテーショナルフォトグラフィ、コンピュータビジョンを専門とし実世界センシングや情報処理技術、画像認識技術の研究を行う。さらに、画像センシングにとどまらず様々なセンサに拡張したコンピュテーショナルセンシング手法の開発や高次元で冗長な実世界ビッグデータから意味のある情報を計測するスパースセンシングへの転換を目指す。