Наша лаборатория совместно с немецкими коллегами из Ульмского университета опубликовали статью в журнале Neurocomputing (Scopus, Q1):

Ryumina E., Dresvyanskiy D., Karpov A. In Search of a Robust Facial Expressions Recognition Model: A Large-Scale Visual Cross-Corpus Study // Neurocomputing. 2022. Vol. 514. pp. 435-450

В работе представлено крупнейшее визуальное кросс-корпусное исследование распознавания эмоций, проводимое с использованием восьми динамических корпусов, различающихся условиями записи, характеристиками внешности участников и сложностью обработки данных. Предложена интегральная структура распознавания эмоций на основе визуальной информации, которая состоит из надежных статической модели и динамической модели для моделирования временных зависимостей в видеокадрах. Кроме того, приводится подробный анализ ошибок и преимуществ статической модели, демонстрирующий ее высокую способность к обобщению. Наши результаты показывают, что статическая модель достигла точности 66,4% в наборе статических данных AffectNet, превзойдя все современные результаты. Более того, динамическая модель продемонстрировала достойную эффективность на динамических наборах данных вовремя кросс-корпусного и дикторонезависимого исследований, достигнув результатов сравнимых с современными результатами.