La técnica simple de ecualización de histograma mejora el rendimiento de los modelos VGG en conjuntos de datos de reconocimiento de emociones faciales
Autores: Chowdhury, Jaher Hassan; Liu, Qian; Ramanna, Sheela
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
La técnica simple de ecualización de histograma mejora el rendimiento de los modelos VGG en conjuntos de datos de reconocimiento de emociones faciales
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Reconocimiento de emociones faciales
Redes neuronales convolucionales
Ecualización de histograma
Aumento de datos
Arquitecturas VGG pre-entrenadas
Ajuste fino de hiperparámetros
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
El reconocimiento de emociones faciales (FER) es crucial en psicología, neurociencia, visión por computadora y aprendizaje automático debido a la naturaleza diversificada y subjetiva de las emociones, que varían considerablemente entre individuos, culturas y contextos.
Descripción
El reconocimiento de emociones faciales (FER) es crucial en psicología, neurociencia, visión por computadora y aprendizaje automático debido a la naturaleza diversificada y subjetiva de las emociones, que varían considerablemente entre individuos, culturas y contextos.