Facial Emotion Detection for Thai Elderly People using YOLOv7

Conference proceedings article


ผู้เขียน/บรรณาธิการ


กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์


รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่งThanapong Khajontantichaikun, Saichon Jaiyen, Siam Yamsaengsung, Pornchai Mongkolnam, and Thanitsorn Chirapornchai

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.)2023

ชื่อชุด-

เลขในชุด-

Volume number-

หน้าแรก1

หน้าสุดท้าย4

จำนวนหน้า4

ภาษาEnglish-United States (EN-US)


ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์


บทคัดย่อ

Currently, many countries around the world are moving towards becoming an aging society. The mental health of the elderly is one of the key challenges in an aging society. In this research, the use of YOLOv7 for facial emotion detection in Thai elderly is examined. In the experiments, the performance of YOLOv7 is compared to Faster R-CNN and SSD. All models are trained and tested with a facial dataset of Thai elderly people. From the experimental result, YOLOv7 achieved the best performance among the compared models with the mean average precision of 0.95 while Faster R-CNN and SSD has the mean average precision of 0.86 and 0.84, respectively.


คำสำคัญ

Artificial IntelligenceElderlyFacial Emotion DetectionYOLOv7


อัพเดทล่าสุด 2023-23-09 ถึง 07:37