《表4 使用LBP,HOG,Gabor和Base CNN提取的特征与CK+对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《真实环境下的多模态情感数据集MED》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

实验中使用MED数据集的人脸表情数据。从表4的第2行数据可以看出，提取的LBP、HOG、Gabor和深度特征在CK+的人脸数据上都是有效的。同样的特征提取方法用在MED数据集上时准确率最高仅有37.34%。将CK+上表现良好的描述符用在MED却表现不佳的主要原因是，相比较于实验室环境下采集的数据，现实条件是更具挑战性的，面部的角度变化、光照的不同以及不同程度的遮挡问题等都加大了识别的难度。更说明了使用实验室环境下开发的识别系统转移到现实环境中性能得不到保证。为了进一步发展情感计算在实际中的应用，大规模的真实环境下的情感数据集的建立是非常有必要的。