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Human-Machine Interaction Technology (HIT)

A study on the effectiveness of intermediate features in deep learning on facial expression recognition

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence 바로가기
  • 통권
    Volume 12 Number 2 (2023.06)바로가기
  • 페이지
    pp.25-33
  • 저자
    KyeongTeak Oh, Sun K.Yoo
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A432925

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The purpose of this study is to evaluate the impact of intermediate features on FER performance. To achieve this objective, intermediate features were extracted from the input images at specific layers (FM1~FM4) of the pre-trained network (Resnet-18). These extracted intermediate features and original images were used as inputs to the vision transformer (ViT), and the FER performance was compared. As a result, when using a single image as input, using intermediate features extracted from FM2 yielded the best performance (training accuracy: 94.35%, testing accuracy: 75.51%). When using the original image as input, the training accuracy was 91.32% and the testing accuracy was 74.68%. However, when combining the original image with intermediate features as input, the best FER performance was achieved by combining the original image with FM2, FM3, and FM4 (training accuracy: 97.88%, testing accuracy: 79.21%). These results imply that incorporating intermediate features alongside the original image can lead to superior performance. The findings can be referenced and utilized when designing the preprocessing stages of a deep learning model in FER. By considering the effectiveness of using intermediate features, practitioners can make informed decisions to enhance the performance of FER systems.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methods
2.1 Dataset
2.2 Intermediate Feature Extraction
2.3 Implementation Details
3. Results
3.1 Comparison between the original images and the extracted intermediate feature maps
3.2 Comparison of FER accuracy according to different input images
3.3 Comparison of FER accuracy for different combinations of feature maps
3.4 Comparison of FER accuracy when using both feature maps and the original image
4. Conclusion
Acknowledgement
References

키워드

Intermediate Feature Artificial Intelligence Facial Expression Recognition

저자

  • KyeongTeak Oh [ Doctor, Department of Biomedical Engineering, Yonsei University College of Medicine, Korea ]
  • Sun K.Yoo [ Professor, Department of Biomedical Engineering, Yonsei University College of Medicine, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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