کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11002239 | 1437241 | 2018 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multi-tasking deep convolutional network architecture design for extracting nonverbal communicative information from a face
ترجمه فارسی عنوان
طراحی معماری شبکهای عمیق چند منظوره برای استخراج اطلاعات ارتباطی غیرواقعی از یک چهره
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه عصبی، حالت چهره، ارتباط غیر کلامی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Facial expressions convey not only emotions but also communicative information. Therefore, facial expressions should be analysed to understand communication. The objective of this study is to develop an automatic facial expression analysis system for extracting nonverbal communicative information. This study focuses on specific communicative information: emotions expressed through facial movements and the direction of the expressions. We propose a multi-tasking deep convolutional network (DCN) to classify facial expressions, detect the facial regions, and estimate face angles. We reformulate facial region detection and face angle estimation as regression problems and add task-specific output layers in the DCN's architecture. Experimental results show that the proposed method performs all tasks accurately. In this study, we show the feasibility of the multi-tasking DCN for extracting nonverbal communicative information from a human face.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Cognitive Systems Research - Volume 52, December 2018, Pages 658-667
Journal: Cognitive Systems Research - Volume 52, December 2018, Pages 658-667
نویسندگان
Heereen Shim, Kyung-Hwan Cho, Kwang-Eun Ko, In-Hoon Jang, Kwee-Bo Sim,