要約
この研究では、1 つの送信 (Tx) アンテナと 3 つの受信 (Rx) アンテナを備えた短距離周波数変調連続波 (FMCW) レーダーを利用した、リアルタイムの顔の表情認識のための新しいアプローチを提案します。
このシステムは、レンジ ドップラー画像 (RDI)、マイクロ レンジ ドップラー画像 (micro-RDI)、レンジ方位角画像 (RAI)、およびレンジ仰角画像 (REI) の 4 つの異なるモダリティを同時に活用します。
当社の革新的なアーキテクチャは、特徴抽出ブロック、中間特徴抽出ブロック、ResNet ブロックを統合し、顔の表情を笑顔、怒り、中立、顔なしのクラスに正確に分類します。
私たちのモデルは、60 GHz 短距離 FMCW レーダーを使用して収集されたデータセットで 98.91% の平均分類精度を達成しています。
提案されたソリューションは、人に依存しない方法でリアルタイムに動作します。これは、さまざまなアプリケーションで効果的な顔の表情認識に低コストの FMCW レーダーを使用できる可能性を示しています。
要約(オリジナル)
This study proposes a novel approach for real-time facial expression recognition utilizing short-range Frequency-Modulated Continuous-Wave (FMCW) radar equipped with one transmit (Tx), and three receive (Rx) antennas. The system leverages four distinct modalities simultaneously: Range-Doppler images (RDIs), micro range-Doppler Images (micro-RDIs), range azimuth images (RAIs), and range elevation images (REIs). Our innovative architecture integrates feature extractor blocks, intermediate feature extractor blocks, and a ResNet block to accurately classify facial expressions into smile, anger, neutral, and no-face classes. Our model achieves an average classification accuracy of 98.91% on the dataset collected using a 60 GHz short-range FMCW radar. The proposed solution operates in real-time in a person-independent manner, which shows the potential use of low-cost FMCW radars for effective facial expression recognition in various applications.
arxiv情報
| 著者 | Sabri Mustafa Kahya,Muhammet Sami Yavuz,Eckehard Steinbach |
| 発行日 | 2024-11-18 14:48:06+00:00 |
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