Comparing a novel model based on the transferable belief model with humans during the recognition of partially occluded facial expressions
Notice bibliographique
Résumé
Humans recognize basic facial expressions effortlessly. Yet, despite a considerable amount of research, this task remains elusive for computer vision systems. Here, we compared the behavior of one of the best computer models of facial expression recognition (Z. Hammal, L. Couvreur, A. Caplier, & M. Rombaut, 2007) with the behavior of human observers during the M. Smith, G. Cottrell, F. Gosselin, and P. G. Schyns (2005) facial expression recognition task performed on stimuli randomly sampled using Gaussian apertures. The model--which we had to significantly modify in order to give the ability to deal with partially occluded stimuli--classifies the six basic facial expressions (Happiness, Fear, Sadness, Surprise, Anger, and Disgust) plus Neutral from static images based on the permanent facial feature deformations and the Transferable Belief Model (TBM). Three simulations demonstrated the suitability of the TBM-based model to deal with partially occluded facial parts and revealed the differences between the facial information used by humans and by the model. This opens promising perspectives for the future development of the model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».