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Enregistrement W3106974175 · doi:10.18280/ria.340501

Novel Descriptors for Effective Recognition of Face and Facial Expressions

2020· article· en· W3106974175 sur OpenAlexvenueno aff
Farid Ayeche, Adel Alti

Notice bibliographique

RevueRevue d intelligence artificielle · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFace and Expression Recognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtificial intelligencePattern recognition (psychology)Computer scienceFacial recognition systemSupport vector machineHistogramHistogram of oriented gradientsFacial expressionClassifier (UML)Three-dimensional face recognitionFace (sociological concept)Feature (linguistics)Computer visionFace detectionImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present a face recognition approach based on extended Histogram Oriented Gradient (HOG) descriptors to extract the facial expressions features allowing classifying the faces and facial expressions. The approach is based on determining the different directional codes on the face image based on edge response values to define the feature vector from the face image. Its size is reduced to improve the performance of the SVM (Support Vector Machine) classifier. Experiments are conducted using two public datasets: JAFFE for facial expression recognition and YALE for face recognition. Experimental results show that the proposed descriptor achieves recognition rate of 92.12% and execution time ranging from 0.4s to 0.7s in all evaluated databases compared with existing works. Experiments demonstrate and confirm both the effectiveness and the efficiency of the proposed descriptor.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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