Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Facial Expression Recognition (FER)

Facial Recognition and Modelling › Facial Expression Recognition (FER) 171 평가 기록 29 datasets

Facial Expression Recognition (FER) is a computer vision task aimed at identifying and categorizing emotional expressions depicted on a human face. The goal is to automate the process of determining emotions in real-time, by analyzing the various features of a face such as eyebrows, eyes, mouth, and other features, and mapping them to a set of emotions such as anger, fear, surprise, sadness and happiness.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: DeXpression )</span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Norface
Accuracy (8 emotion): 68.69
논문 코드
ResEmoteNet
Overall Accuracy: 94.76
논문 코드
EfficientFER
Accuracy: 82.47
논문 코드
PAtt-Lite
Accuracy: 95.55
논문 코드
ResNet50
Accuracy(on validation set): 65.5%
논문 -
CK+
EmoNeXt
Accuracy (8 emotion): 100
논문 코드
KTN
Accuracy(pretrained): 90.49
논문 -
TL
Accuracy: 99.52
논문 코드
Ada-DF
Accuracy: 60.46
논문 코드
GReFEL
Accuracy: 72.48
논문 -
Norface
ICC: 0.74
논문 코드
Norface
ICC: 0.67
논문 코드

데이터셋

29개

논문

라이브러리

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