Resumen

Los métodos de expresión facial de última generación superan a los seres humanos, especialmente gracias al éxito de las redes neuronales convolucionales (CNN). Sin embargo, la mayoría de los trabajos existentes se centran principalmente en analizar el rostro de adultos y pasan por alto problemas importantes: ¿cómo podemos reconocer la expresión facial en una imagen del rostro de un bebé y qué tan difícil es? En este documento, primero presentamos una nueva base de datos de imágenes faciales, llamada BabyExp, que contiene 12,000 imágenes de bebés menores de dos años, y cada imagen muestra una de tres expresiones faciales (es decir, feliz, triste y normal). Hasta donde sabemos, el conjunto de datos propuesto es el primer conjunto de datos de rostros de bebés para analizar una imagen del rostro de un bebé, que es complementario a los conjuntos de datos de rostros de adultos existentes y puede arrojar algo de luz sobre la exploración del análisis de rostros de bebés. También proponemos un método CNN guiado por características con una nueva función de pérdida, llamada pérdida

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Métodos de expresión facial; Redes neuronales convolucionales; Conjunto de datos BabyExp; Imagen de cara de bebés; Método CNN guiado por características; Reconocimiento de expresiones
• Keywords:Facial expression methods; Convolutional neural networks; BabyExp dataset; Babies face image; Feature guided CNN method; Expression recognition