On Developing Facial Stress Analysis and Expression Recognition Platform

要約

この作品は、没入型デジタル学習プラットフォーム用のシステム表情認識および顔ストレス分析アルゴリズムの実験および開発プロセスを表しています。
このシステムは、ユーザーの Web カメラから取得し、人工ニューラル ネットワーク (ANN) アルゴリズムを使用して評価します。
ANN 出力信号は、学習プロセスのスコアリングと改善に使用できます。
ANN を新しいシステムに適応させるには、かなりの実装作業が必要になるか、ANN トレーニングを繰り返す必要があります。
ANN を実行するために必要な最小ハードウェアに関連する制限もあります。
これらの制約を克服するために、リアルタイム システムでの顔の表情認識と顔のストレス分析アルゴリズムのいくつかの可能な実装が提示されます。
新ソリューションの実装により、表情認識の精度向上と応答速度の向上が可能になりました。
実験結果は、開発されたアルゴリズムを使用すると、ソーシャル機器と比較してより良いレートで心拍数を検出できることを示しました。

要約(オリジナル)

This work represents the experimental and development process of system facial expression recognition and facial stress analysis algorithms for an immersive digital learning platform. The system retrieves from users web camera and evaluates it using artificial neural network (ANN) algorithms. The ANN output signals can be used to score and improve the learning process. Adapting an ANN to a new system can require a significant implementation effort or the need to repeat the ANN training. There are also limitations related to the minimum hardware required to run an ANN. To overpass these constraints, some possible implementations of facial expression recognition and facial stress analysis algorithms in real-time systems are presented. The implementation of the new solution has made it possible to improve the accuracy in the recognition of facial expressions and also to increase their response speed. Experimental results showed that using the developed algorithms allow to detect the heart rate with better rate in comparison with social equipment.

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