Adaptive Classification of Occluded Facial Expressions of Affective States
Notice bibliographique
Résumé
Internationally, the recent pandemic caused severe social changes forcing people to adopt new practices in their daily lives. One of these changes requires people to wear masks in public spaces to mitigate the spread of viral diseases. Affective state assessment (ASA) systems that rely on facial expression analysis become impaired and less effective due to the presence of visual occlusions caused by wearing masks. Therefore, ASA systems need to be future-proofed and equipped with adaptive technologies to be able to analyze and assess occluded facial expressions, particularly in the presence of masks. This paper presents an adaptive approach for classifying occluded facial expressions when human faces are partially covered with masks. We deployed an unsupervised, cosine similarity-based clustering approach exploiting the continuous nature of the extended Cohn-Kanade (CK+) dataset. The cosine similarity-based clustering resulted in twenty-one micro-expression clusters that describe minor variations of human facial expressions. Linear discriminant analysis was used to project all clusters onto lower-dimensional discriminant feature spaces, allowing for binary occlusion classification and the dynamic assessment of affective states. During the validation stage, we observed 100% accuracy when classifying faces with features extracted from the lower part of the occluded faces (occlusion detection). We observed 76.11% facial expression classification accuracy when features were gathered from the uncovered full-faces and 73.63% classification accuracy when classifying upper-facial expressions - applied when the lower part of the face is occluded. The presented system promises an improvement to visual inspection systems through an adaptive occlusion detection and facial expression classification framework.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».