Deep Facial Expression Recognition Exploiting
Categorical and Continuous Emotional Dependencies

Antoniadis, Panagiotis; Αντωνιάδης, Παναγιώτης

dc.contributor.author	Antoniadis, Panagiotis
dc.contributor.author	Αντωνιάδης, Παναγιώτης
dc.date.accessioned	2022-04-14T10:14:24Z
dc.date.available	2022-04-14T10:14:24Z
dc.identifier.uri	https://dspace.lib.ntua.gr/xmlui/handle/123456789/55101
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.26240/heal.ntua.22799
dc.rights	Αναφορά Δημιουργού 3.0 Ελλάδα	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/gr/	*
dc.subject	Emotion Analysis	en
dc.subject	Facial Expression Recognition	en
dc.subject	Deep Neural Networks	en
dc.subject	Multi-task learning	en
dc.subject	Metric learning	en
dc.subject	Ανάλυση Συναισθήματος	el
dc.subject	Αναγνώριση Εκφράσεων του Προσώπου	el
dc.subject	Βαθιά Νευρωνικά Δίκτυα	el
dc.subject	Μάθηση Πολλαπλών Εργασιών	el
dc.subject	Μετρική Μάθηση	el
dc.title	Deep Facial Expression Recognition Exploiting Categorical and Continuous Emotional Dependencies	en
dc.contributor.department	COMPUTER VISION, SPEECH COMMUNICATION AND SIGNAL PROCESSING GROUP	el
heal.type	bachelorThesis
heal.classification	Computer Vision	en
heal.classification	Όραση Υπολογιστών	el
heal.language	el
heal.language	en
heal.access	free
heal.recordProvider	ntua	el
heal.publicationDate	2021-11-05
heal.abstract	Η Αναγνώριση των Εκφράσεων του Προσώπου αποτελεί θέμα μελέτης στον τομέα της όρασης υπολογιστών και της μηχανικής μάθησης εδώ και δεκαετίες. Παρά την συνεχή προσπάθεια για τη βελτίωση της απόδοσης συστημάτων αναγνώρισης, οι υπάρχουσες μέθοδοι εξακολουθούν να μην γενικεύουν σε διαφορετικές συνθήκες και να μην είναι ακριβείς για χρήση σε πραγματικές εφαρμογές. Oι περισσότερες παραδοσιακές μέθοδοι χρησιμοποιούν χειροποίητα χαρακτηριστικά για την αναπαράσταση της εικόνας του προσώπου το οποίο συχνά απαιτεί διαρκή ρύθμιση των υπερπαραμέτρων για να επιτευχθούν ευνοϊκά αποτελέσματα. Τα τελευταία χρόνια, οι μέθοδοι βαθιάς μάθησης έχουν δείξει αξιοσημείωτα αποτελέσματα στην αναγνώριση των εκφράσεων του προσώπου πετυχαίνοντας επιδόσεις συγκρίσιμες με αυτές του ανθρώπου σε εργαστηριακά ελεγχόμενα περιβάλλοντα. Ωστόσο, η αναγνώριση των εκφράσεων του προσώπου σε πραγματικό περιβάλλον εξακολουθεί να είναι πολύ δύσκολη λόγω των μεγάλων διακυμάνσεων, των αποφράξεων και της ασάφειας των ανθρώπινων συναισθημάτων. Την ίδια στιγμή, δεν έχουμε σαφή στοιχεία για το ποια αναπαράσταση συναισθημάτων είναι πιο κατάλληλη για την αναγνώριση. Πολλά μοντέλα που περιγράφουν τις ανθρώπινες συναισθηματικές καταστάσεις έχουν προταθεί από την ψυχολογική κοινότητα και η πλειοψηφία των συστημάτων χρησιμοποιούν είτε το κατηγορικό είτε το διαστασιακό μοντέλο του συναισθήματος. Ο σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι να διερευνήσει τις προκλήσεις που υπάρχουν στον τομέα και να παρουσιάσει νέες τεχνικές βαθιάς μάθησης για την αναγνώριση των εκφράσεων του προσώπου σε πραγματικές συνθήκες.	el
heal.abstract	Facial Expression Recognition (FER) has been a topic of study in the field of computer vision and machine learning for decades. Despite huge efforts to improve the accuracy of FER systems, existing methods still are not generalizable and accurate enough for use in real-world applications. Most traditional methods use hand-crafted features for representation of facial images that often require rigorous hyper-parameter tuning to achieve favorable results. Over the past few years, deep learning methods have shown remarkable results in FER managing to achieve almost human performance in lab-controlled environments. However, recognizing facial expressions in real-world settings is still very challenging due to large variations, occlusions and the ambiguity of human emotion. Meanwhile, we have no clear evidence as to which emotion representation is more appropriate for FER. Numerous models describing the human emotional states have been proposed by the psychology community and the majority of FER systems use either the categorical or the dimensional model of affect. The goal of this diploma thesis is to explore the challenges that are present in the task and present novel deep learning techniques for recognizing facial expressions in-the-wild.	en
heal.advisorName	Μαραγκός, Πέτρος
heal.advisorName	Maragos, Petros
heal.committeeMemberName	Μαραγκός, Πέτρος
heal.committeeMemberName	Ποταμιάνος, Γεράσιμος
heal.committeeMemberName	Maragos, Petros
heal.committeeMemberName	Tzafestas, Costas
heal.committeeMemberName	Potamianos, Gerasimos
heal.committeeMemberName	Τζαφέστας, Κωνσταντίνος
heal.academicPublisher	Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών	el
heal.academicPublisherID	ntua
heal.numberOfPages	105
heal.fullTextAvailability	false