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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Facial Recognition, Expression Recognition, and Gender Identification

verfasst von : Shraddha Mane, Gauri Shah

Erschienen in: Data Management, Analytics and Innovation

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Face recognition has many important applications in areas such as public surveillance and security, identity verification in the digital world, and modeling techniques in multimedia data management. Facial expression recognition is also important for targeted marketing, medical analysis, and human–robot interaction. In this paper, we survey a few techniques for facial analysis. We compare the cloud platform AWS Rekognition, convolutional neural networks, transfer learning from pre-trained neural nets, and traditional feature extraction using facial landmarks for this analysis. Although not comprehensive, this survey covers a lot of ground in the state-of-the-art solutions for facial analysis. We show that to get high accuracy, good-quality data and processing power must be provided in large quantities. We present the results of our experiments which have been conducted over six different public as well as proprietary image data sets.

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Literatur
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Kazemi, V., & Sullivan, J. (2014). One millisecond face alignment with an ensemble of regression trees. In The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2014, pp. 1867–1874.
7.
Rowley, H. A., Baluja, S., & Kanade, T. (1998, January). Neural network-based face detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 20(1), 23–38.
8.
Viola, P., & Jones, M. (2001). Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. In Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR 2001. Kauai, HI, USA: IEEE.
9.
Zhang, C., & Zhang, Z. (2010, June). A survey of recent advances in face detection (Technical Report). Redmond, WA 98052: Microsoft Research.
10.
11.
12.
13.
14.
Dalal, N., & Triggs, B. (2005). Histograms of oriented gradients for human detection. In IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, July 2005. San Diego, CA, USA: IEEE.
15.
16.
17.
Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. In NIPS’12 Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems—Volume 1, Lake Tahoe, Nevada, December 03–06, 2012, pp. 1097–1105.
18.
Zeiler, M. D. & Fergus, R. (2013). Visualizing and understanding convolutional networks. In CoRR.
19.
Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. In CoRR.
20.
Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., et al. (2015). Going deeper with convolutions. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE.
21.
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2016. Las Vegas, NV, USA: IEEE.
22.
Stanford Vision Lab, Stanford University, Princeton University. (2016). ImageNet.
23.
Lyons, M. J., Akamatsu, S., Kamachi, M., & Gyoba, J. (1998). Coding facial expressions with Gabor Wavelets. In Proceedings, Third IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, April 14–16, 1998, pp. 200–205. Nara Japan: IEEE Computer Society.
24.
Kanade, T., Cohn, J. F., & Tian, Y. (2000). Comprehensive database for facial expression analysis. In Fourth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition.
25.
26.
Rothe, R., Timofte, R., & Van Gool, L. (n.d.). IMDB-WIKI—500 k + face images with age and gender labels.
27.
Metadaten
Titel
Facial Recognition, Expression Recognition, and Gender Identification
verfasst von
Shraddha Mane
Gauri Shah
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Springer Singapore
Buch
Data Management, Analytics and Innovation

Print ISBN: 978-981-13-1401-8

Electronic ISBN: 978-981-13-1402-5

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-13-1402-5_21

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    Bildnachweise