التعرف على التعبيرات الوجهية والخصائص بناءً على التعلم متعدد المهام للشبكات العصبية الخفيفة

في هذه الورقة البحثية، نقوم بدراسة التدريب متعدد المهام للشبكات العصبية التلافيفية الخفيفة الوزن الخاصة بالتعرف على الوجه وتصنيف السمات الوجهية (العمر، الجنس، الأصل العرقي)، والتي تم تدريبها على صور وجه مقطوعة دون هوامش. وقد أُظهر أن من الضروري إجراء عملية التحسين الدقيق (fine-tuning) لهذه الشبكات لتمكينها من التنبؤ بالتعبيرات الوجهية. تم عرض عدة نماذج مستندة إلى هياكل MobileNet و EfficientNet و RexNet. وقد تم تأكيد تجريبيًا أن نماذجنا تتميز بدقة تصنيف مشاعر متميزة على مجموعة بيانات AffectNet، ونتائج قريبة من الأفضل في مجال التعرف على العمر، الجنس، والعرق على مجموعة بيانات UTKFace. علاوةً على ذلك، أُثبت أن استخدام شبكتنا العصبية كمُستخرج للميزات للمناطق الوجهية في الإطارات الفيديو، مصحوبًا بتجميع دوال إحصائية متعددة (مثل المتوسط، القيمة العظمى، إلخ)، يؤدي إلى تحسين دقة بنسبة 4.5% مقارنةً بالنماذج الأحادية الأفضل المُعلنة سابقًا على مجموعتي بيانات AFEW و VGAF من تحديات EmotiW.