スマートフォン上でのリアルタイムかつ頑健な顔表情認識のための深層学習

我々はスマートフォン上でのリアルタイムに頑健な顔表情認識機能を開発した。この目的のために、顔表情を分類する深層畳み込みニューラルネットワークをGPU上で訓練した。ネットワークは65,000ニューロンを持ち、5層で構成される。このサイズのネットワークは、訓練サンプル数が十分でない場合に大きな過学習を示す。過学習に対処するために、データ拡張と最近導入された技術である「ドロップアウト」を適用した。様々な顔データセットに対する実験的評価を通じて、訓練済みネットワークが手作り特徴量に基づく分類器を大幅に上回る性能を示すことを示した。訓練済みネットワークを用いて、ユーザーの顔表情を認識するスマートフォンアプリを開発した。本稿では、このような深層ネットワークの訓練および訓練済みネットワークに基づくスマートフォンアプリ開発の経験を共有する。