Analysis of Face Emotion Identification and Recognition Using State-of-the-Art Deep Learning Models
Notice bibliographique
Résumé
The application of several DL approaches for FER has been a focus of many researchers worldwide.Many Deep Learning algorithms are available to do this task, but the absence of large online datasets prevents any of them from achieving better accuracy.Researchers have decided to transfer learning as a solution to this problem after increasing prediction accuracy.This research presents a comparative examination of different DL pre-trained models for face emotion identification that may be applied in different real-world scenarios.Using deep learning approaches, this research endeavour gives a comparative assessment of recognising emotions of faces.The study aims to compare and assess the performance of two advanced DL models: transfer learning pre-trained models and CNNs.The well-known FER-2013 dataset, which consists of various emotion classes for classification, was utilised for this study.Phases of automated emotion identification, including data preprocessing, categorization, and visualisation, are presented.The models were assessed in the experimental work according to their F1-score, recall, accuracy, and precision.The CNN model gets 75.47% accuracy for the facial expression recognition, which outperforms other transfer learning models.The report summarises previous research on emotion recognition with deep learning models and compares and contrasts various methods.The study's results can help people who study and work in areas of data processing, DL, and facial emotion detection.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».