Facial emotion recognition is a vast and complex problem space within the domain of computer vision and thus requires a universally accepted baseline method with which to evaluate proposed models. While test datasets have served this purpose in the academic sphere real world application and testing of such models lacks any real comparison. Therefore we propose a framework in which models developed for FER can be compared and contrasted against one another in a constant standardized fashion. A lightweight convolutional neural network is trained on the AffectNet dataset a large variable dataset for facial emotion recognition and a web application is developed and deployed with our proposed framework as a proof of concept. The CNN is embedded into our application and is capable of instant real time facial emotion recognition. When tested on the AffectNet test set this model achieves high accuracy for emotion classification of eight different emotions. Using our framework the validity of this model and others can be properly tested by evaluating a model efficacy not only based on its accuracy on a sample test dataset, but also on in the wild experiments. Additionally, our application is built with the ability to save and store any image captured or uploaded to it for emotion recognition, allowing for the curation of more quality and diverse facial emotion recognition datasets.


翻译:显性情绪识别是计算机视觉领域一个广泛而复杂的问题空间,因此需要一种普遍接受的基准方法来评价拟议模型。虽然测试数据集在学术领域达到了这个目的,但在现实世界应用和测试这些模型方面却没有任何真正的比较。因此,我们提议了一个框架,在这个框架内,为FER开发的模型可以不断以标准化的方式相互比较和对比。一个轻量的神经神经神经网络在AffectNet数据集上接受培训,一个用于面部情感识别的大型变量数据集,一个网络应用程序与我们提议的框架一起开发并部署,作为概念的证明。CNN嵌入我们的应用程序,能够瞬间真实的面部情感识别。当在AfectNet测试设置该模型时,该模型在对八种不同情感分类方面实现了高度的准确性。利用我们的框架,这一模型和其他模型的有效性可以通过评价模型的有效性进行适当的测试,不仅基于样本测试数据集的准确性,而且还基于野生实验。此外,我们的应用程序是建立在保存和存储所捕获或上传的任何图像的能力,以便进行情感识别,允许更多样化的面部和感官认识。

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