データセット統合とバランス調整の学習戦略による表情認識の改善
arXiv cs.CV / 2026/4/23
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要点
- 本論文は、深層畳み込みネットワークを用いた深層学習フレームワークで、顔の感情を自動認識する手法を提案しています。
- CK+、FER+、KDEFの3つの公開データセットを統合して学習データ量を増やし、汎化性能と頑健性を高めます。
- 統合後も少数クラスの感情はサンプル数不足のままであるため、オンライン/オフラインのデータ拡張とランダムな重み付きサンプリングによりデータ不均衡を軽減します。
- 実験では7つの基本的な感情の認識で82%の精度が報告されており、クラス不均衡への対処と分類性能の向上に有効であることが示されています。
