I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   40 ,   N o .   2 N o v e m b e r   2025 ,   pp.   1 00 1 ~ 1 01 0   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 40 .i 2 . pp1 0 0 1 - 1 01 0             1001     Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   Pa n i c   d e t e c t i o n   t h r o u g h   f a c i a l   r e c o g n i t i o n   p a r a d i g m   u si n g   d e e p   l e a r n i n g   t o o l s       S am e e r ah   F a r i s   K h l e b u s 1 ,   M o h amm e d   S al i h   M ah d i 2 ,   M o n ji   K h e r al l ah 3 ,   A l i   D o u i k 4   1 N a t i o n a l   S c h o o l   o E l e c t r o n i c s   a n d   C o m m u n i c a t i o n s ,   U n i v e r s i t y   o S f a x ,   S fa x ,   T u n i s i a   2 Bu s i n e s s   I n fo r m a t i o n   C o l l e g e ,   U n i v e r s i t y   o f   I n fo r m a t i o n   T e c h n o l o g y   a n d   Co m m u n i c a t i o n ,   Ba g h d a d ,   Ira q   3 F a c u l t y   o S c i e n c e U n i v e r s i t y   o f   S f a x ,   S f a x ,   T u n i s i a   4 D e p a rt m e n t   o f   I n d u s t ri a l   C o m p u t i n g N a t i o n a l   E n g i n e e r i n g   S c h o o l ,   U n i v e r s i t y   o S o u s s e ,   S o u s s e ,   T u n i s i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e J a n   22 2 025   R e v i s e A ug   1 2025   A c c e pt e O c t   15 2 025       R e c e nt l y ,   pa n i c   d e t e c t i o n   ha s   be c o m e   e s s e n t i a l   i n   s e c ur i t y ,   he a l t h c a r e ,   a nd   hum a n - c o m put e r   i nt e r a c t i o n.   A ut o m a t i c   p a n i c   d e t e c t i o n   ( A P D )   s y s t e m s   a r e   de s i g ne t o   m o ni t o r   phy s i o l o g i c a l   s i g na l s   a nd  b e ha v i o r a l   p a t t e r n s   i r e a l - t i m e   t o   d e t e c t   s t r e s s   r e s po ns e s .   A P D   i s   i nc r e a s i ng l y   a do pt e d   a c r o s s   m a ny   s e c t o r s ,   i nc l udi ng   d i s a s t e r   pr e pa r e dn e s s ,   C O V I D - 19,   a nd   t e r r o r   a t t a c ks .   T he i r   i nt e g r a t i o w i t v a r i o us   a pp l i c a t i o ns   r e d uc e s   hum a e f f o r t s   a nd  s a v e s   c o s t s .   H o w e v e r ,   m o s t   s t ud i e s   r e l y   o e x i s t i ng   m o de l s   w i t h   f e w e r   ne w   o ne s   o r   t e c hn i qu e s .   T h i s   s t u dy   pr o po s e s   a   v i s i o n - ba s e d   pa n i c   de t e c t i o m o de l   us i ng   M o bi l e N e t ,   R e s N e t ,   a nd   c o nvo l ut i o na l   ne ur a l   n e t w o r k   ( C N N ) .   T h e   F E R 2013   da t a s e t   i s   us e d   f o r   t h e   m o de l   t r a i n i ng   a nd   t e s t i ng .   T he   r e s u l t s   i nd i c a t e   t h a t   M o bi l e N e t   i s   t he   m o s t   e f f e c t i v e   m o de l   f o r   i m a g e - ba s e pa n i c   de t e c t i o a c r o s s   t e f o l d s   w i t h   a n   a c c ur a c y   o f   90% ,   r e c a l l   o f   96 . 9 % ,   a n m e a a c c ur a c y   of   0. 032 .   M o bi l e N e t   a l s o   s ho w e d   a   m e a n   a b s o l ut e   e r r o r   ( M A E )   b e t w e e 0. 0 a n 0 . 04 .   T hi s   s t udy   ha s   b e e t o   c o nf i r m   M o bi l e N e t ' s   s ui t a b i l i t y   f o r   i m a g e - ba s e d   pa ni c   de t e c t i o n.   T he   f i nd i ng s   c o nt r i b ut e   t o   de v e l o pi ng   m o r e   r e l i a b l e   a nd   a c c ur a t e   i m a g e - ba s e d   pa n i c   de t e c t i o s y s t e m s   i r e a l - w o r l a pp l i c a t i o ns .   I t   o f f e r s   v a l ua b l e   i n s i g ht s   a nd  l a y s   t he   g r o undw o r f o r   f ut ur e   de e p - l e a ni ng - ba s e d   pa n i c   d e t e c t i o s t u di e s .   Ke y w or d s :   A nn o t a t i o n   Co n v o l ut i o n a l   n e u ra l   n e t w o r k   F E R 2013   M ob i l e N e t   P a n i c   R e s N e t   T hi s   i s   an   ope n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   C C   B Y - SA   l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   S a m e e ra h   F a r i s   K h l e b us   N a t i o n a l   S c h o o l   of   E l e c t r o n i c s   a n d   Co m m u ni c a t i o n s ,   U ni v e r s i t y   of   S f a x   S f a x ,   T u n i s i a   E m a i l :   s a m e e r a h. a l r a d h i @ uo i t c . e du . i q       1.   I N TR O D U C TI O N   In  a i n c r e a s i ngl y   c o m pl e w o r l d ,   e m o t i o n a l   s t a t e   de t e c t i o n   h a s   ga i n e s i g ni f i c a n t   a t t e nt i o n   i s e c ur i t y ,   h e a l t h c a r e ,   a nd  hum a n - c o m put e i nt e ra c t i o n.   A u t o m a t i c   p a n i c   de t e c t i o (A P D i s   i n c r e a s i n gl y   a do pt e a c r o s s   m a n y   s e c t o r s   [1].   A D P   s y s t e m s   a r e   de s i g n e d   t o   m o n i t o p h y s i o l o gi c a l   s i g na l s   a nd  b e ha v i o r a l   pa t t e rn s   i r e a l - t i m e   t o   de t e c t   s t r e s s   r e s po n s e s   [2] .   T h e y   l e ve r a ge   a rt i f i c i a l   i n t e l l i ge n c e   a nd  m a c hi n e   l e a rn i ng  t o   i de n t i f y   pa ni c   o a n xi e t i e s   i i n di v i du a l s   [3 ] ,   [ 4] .   A D P   h a s   b e c o m e   c r i t i c a l   t o   di s a s t e p r e p a r e d n e s s .   A ddi t i o n a l l y ,   t h e   m o de l s   h a v e   b e c o m e   e s s e n t i a l   i n   r e c e n t   y e a r s   d ue   t o   c r i s e s   s uc h   a s   CO V ID   o t e rr o a t t a c ks .   T h e y   a r e   i n t e g ra t e i n t o   s o c i a l   m e di a ,   s u r v e i l l a n c e   s y s t e m s ,   a n v a r i o us   a ppl i c a t i o n s   t o   r e duc e   h um a e ffo r t   a n s a v e   t h e   t e c hn o l o gy   a da pt a t i o n   c o s t   [5] .     Im a ge - b a s e s e n t i m e n t   de t e c t i o n   ha s   b e c o m e   c r uc i a l   c o n s i de ri n t h e   s hi f t   t o w a r ds   m o r e   v i s ua l   e xpr e s s i o n s   i o nl i n e   c o m m u ni c a t i o n .   I n   e m o t i o n a l   r e c o gni t i o n   s y s t e m s ,   pa n i c   de t e c t i o e nha n c e s   t i m e l y   i n t e r v e n t i o n   i c ri t i c a l   s i t ua t i o n s   l i ke   r e s po n d i n g   t o   h u m a e m o t i o n s   [6] .   It   i s   i nt e g r a l   t o   m a n y   a ppl i c a t i o n s ,   s uc h   a s   s u r v e i l l a n c e   a n d   s e c ur i t y .   F a c i a l   e xp r e s s i o n   r e c o gn i t i o n   20 13  [7]   da t a s e t   i s   w i de l y   us e i n   c o m put e r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   40 ,   N o .   2 ,   N o v e m be r   20 25 1 0 0 1 - 1 01 0   1002   v i s i o n   a nd  m a c hi n e   l e a rn i ng  f o r   t a s ks   r e l a t e t o   f a c i a l   e xpr e s s i o r e c o gn i t i o [8] .   R e s e a r c h e r s   a t   t h e   U n i v e r s i t y   of   T o r o n t o   de v e l o pe i t ,   c o m p r i s i n 35, 887  g ra y s c a l e   i m a ge s   m e a s u ri n g   48x48   pi xe l s   [9] .   T h e   i m a ge s   a r e   c a t e go r i z e i n t o   s e v e n   e m o t i o c l a s s e s :   a n ge r,   di s gus t ,   f e a r,   ha p pi n e s s ,   s a d n e s s ,   s u rp r i s e ,   a nd  n e ut ra l   [8].   T h e   d a t a s e t   f e a t ur e s   po s e a n d   s po n t a n e o us   e xpr e s s i o n s   f r o m   di v e r s e   pub l i c   pl a t f o r m s   l i ke   i n t e rn e t   i m a ge s ,   m o v i e s ,   a n T V   s e ri e s .   T h e   28, 7 09  i m a ge s   a r e   s pl i t   i nt o   pub l i c   a n d   p r i v a t e   t e s t   s e t s ,   e a c c o m pr i s i ng  3, 58 i m a ge s   [9 ].   M o r e o v e r ,   F E R 2013  [7 di s t ri b ut e s   i m a ge s   a c r o s s   e m o t i o c a t e go r i e s ,   e n a b l i ng  r o b us t   t r a i ni n a n d   e v a l ua t i o o f   f a c i a l   e xp r e s s i o n   r e c o gn i t i o m o de l s .     D e s pi t e   i t s   a pp l i c a b i l i t y ,   F E R 2013   h a s   s o m e   l i m i t a t i o n s .   T h e   i m a ge s   ha v e   l o w   r e s o l ut i o a n gra y s c a l e ,   w h i c h   l i m i t s   t h e i r   a b i l i t y   t o   c a pt u r e   t h e   f ul l   c o m pl e xi t y   of   r e a l - w o r l f a c i a l   e xp r e s s i o n s   [7] .   H e n c e ,   r e s e a r c h e r s   i n t e g ra t e d   F E R 2013   w i t h   m a c hi n e   l e a rni ng  a l go ri t hm s   a n d   de e l e a rn i ng   a r c h i t e c t ur e s   t o   r e c o gn i z e   f a c i a l   e xp r e s s i o n s   i i m a ge s   a c c u r a t e l y .   H e n c e ,   t h i s   s t udy   a p pl i e d   M o b i l e N e t ,   R e s N e t ,   a n d   c o n vo l ut i o n a l   n e u ra l   n e t w o r (CN N )   t o   a   v i s i o n - b a s e p a n i c   de t e c t i o n   m o de l   f o r   f a c i a l   r e c o gn i t i o n.   I t   e xpl o r e s   h o w   pi c t ur e s   a n v i s ua l s   s h a r e o n   s o c i a l   m e d i a   p l a t f o r m s   c o n t r i b ut e   t o   t h e   o v e r a l l   s e nt i m e nt .   T h e s e   f i n di ngs   a i m   t o   u n c o v e r   n e w   pe r s pe c t i v e s ,   a dd r e s s   c h a l l e n ge s ,   a nd  e nh a n c e   u n de r s t a n d i n o f   s e n t i m e n t s   w i t h i p a n i c   de t e c t i o n   s y s t e m s .       2.   EX I S TI N G   LI TER A TU R E   E m o t i o n   r e c o gni t i o a nd  c r o w d   b e h a v i o a na l y s i s   a r e   e s s e n t i a l   r e s e a r c a r e a s   due   t o   t h e i w i de   a ppl i c a t i o n s ,   i n c l udi ng   s a f e t y   s y s t e m s ,   pub l i c   s u r v e i l l a n c e ,   s m a r t   h o m e s ,   a nd  h e a l t h c a r e .   S pa t i o - t e m po ra l   f e a t ur e   e xt ra c t i o f o r   v i de o   e m o t i o n   r e c o gn i t i o a ppl i e s   f i v e   da t a s e t s   t o   i m p r o v e   t h e   p r o c e s s   [10].   I t   i n t e g r a t e s   b o d y   g e s t ur e s   a n d   f a c i a l   e xp r e s s i o n s   f o r   e m o t i o r e c o gn i t i o n.   A l t h o ug h   t h i s   m e t h o i s   a d a p t a b l e ,   i t s   l i m i t e da t a s e t s   a f f e c t   i t s   du pl i c a b i l i t y .   D r i v e f a c i a l   e xpr e s s i o r e c o gn i t i o (D F E R t e c hn i q ue s   a r e   a   h y b r i m e t h o t ha t   m o n i t o r s   d r i v e r s '   e m o t i o n s   i n   r e a l - t i m e   [11].   D F E R   u t i l i z e s   V G G N E T   a n d   o pt i c a l   f l ow   r e c o n s t r uc t i o n   t o   a dd r e s s   o c c l us i o n s   a nd  l i g ht i ng  c h a nge s .   F urt h e rm o r e ,   t h e   t e c hn o l o g y   us e s   e xt e n de Co hn   K a na d e   (CK + a n K M U   f a c i a l   e xp r e s s i o da t a b a s e   (K M U - F E D da t a s e t s   t o   i m p r o v e   dri v e r   s a f e t y   [12].   It   c a de t e c t   f a t i gue ,   d i s t ra c t i o n,   a nd  a gg r e s s i v e   o r   e m o t i o na l   d ri v i n g.   H ow e ve r ,   t h e   s y s t e m   i s   l i m i t e by   c o m pl e xi t y   a n d   c o m put a t i o na l   r e s o ur c e s .   A ddi t i o n a l l y ,   i t   ha s   d a t a   p ri v a c y   a n s e c uri t y   c o n c e rn s   a nd  do e s   n o t   a c c o un t   f o r   e m o t i o n s   r e p r e s e n t e i di f fe r e nt   c ul t u r e s .     D r i v e pa ni c   de t e c t i o n   us i n E E G   s i g na l s   s i m u l a t e s   a   d ri v i n e n v i r o n m e nt   t o   de t e c t   t h e   v a r i o us   e m o t i o n a l   s t a t e s   o f   a   d ri v e r ,   w h i c m a y   a f fe c t   t h e i d ri v i n g .   D e s pi t e   a c h i e v i ng  a   b i na r y   c l a s s i f i c a t i o n   a c c ur a c y   o f   91. 5% ,   i t   i s   y e t   t o   b e   t e s t e i n   r e a l - w o r l s i t u a t i o n s .   D L - b a s e o bj e c t   de t e c t i o n   i c r o w a n a l y s i s   i s   a   CN N - b a s e m e t h o f o r   c r o w a na l y s i s .   It   i s   us e f ul   i n   c r o w d e e n v i r o n m e n t s .   M e a n w h i l e ,   m ul t i m o da l   e m o t i o n   r e c o gn i t i o (M E R s y s t e m s   us e   de e l e a rn i n g   a r c hi t e c t u r e s   a n d   i n f o r m a t i o n   f us i o t e c hni que s   t o   a n a l y z e   m ul t i pl e   i nput   d a t a   o m o da l i t i e s   [13] .   It   e xa m i n e s   f a c i a l   e xp r e s s i o n s ,   e y e   m o ve m e n t s ,   p h y s i o l o gi c a l   s i g n a l s ,   po s t ur e ,   a nd  ge s t u r e s   t o   u n de r s t a nd  a   pe r s o n ’s   e m o t i o na l   s t a t e   [14] .   T h e   s y s t e m   us e s   m u l t i p l e   da t a   s o ur c e s   t o   i n c r e a s e   i t s   a c c ura c y   (ov e r   91%) ;   h o w e v e r ,   i t   ha s   y e t   t o   b e   t e s t e w i t r e a l - w o r l d a t a s e t s .   S i m i l a rl y ,   c r o w b e h a v i o r   a na l y s i s   fo c us e s   o n   a n o m a l i e s   a n d   a na l y s e s   c r o w b e h a v i o r   us i ng  de e l e a rn i ng - b a s e a n o m a l y   de t e c t i o [15] .   O t h e   o t h e ha n d ,   re a l - t i m e   f a c i a l   e m o t i o n - b a s e s e c ur i t y   fo r   s m a rt   h o m e s   i s   us e f o r   de t e c t i o n   i s m a rt   h o m e   s e c ur i t y   s y s t e m s   [16].   F a c i a l   e xp r e s s i o n   r e c o gn i t i o n   w i t h   b i da t a   t e c hn o l o g y   us e s   i n t e g ra l   g ra p h   m e t h o ds ,   w e a c l a s s i f i e rs ,   a n dy n a m i c   s e que n c e   m o de l s   [17 ],   [ 18] .   N e ve r t h e l e s s ,   t h e   s y s t e m   i s   l i m i t e t o   s m a rt   h o m e s .   T h e   l i t e ra t u r e   s h o w s   a dv a n c e m e nt s   i e m o t i o r e c o gn i t i o n   us i n g   de e l e a rni n g   t e c hni que s .   T a b l e   1   ( i n   A p pe ndi x )   de m o n s t r a t e s   di f f e r e n t   t e c hn i q ue s   a pp l i e d   i e m o t i o a nd  c r o w n   r e c o gn i t i o n.   M a n y   s t udi e s   r e v i e w   e xi s t i n g   m e t h o ds   ra t h e t ha n   i n t r o duc e   n e w   m o de l s   o r   t e c hni que s   [19 ] - [ 23] .   T h e r e fo r e ,   m ul t i m o da l   da t a   i n t e g ra t i o n   i s   n e e de t o   i m p r o v e   e m o t i o n   r e c o gn i t i o n   i r e a l - w o r l e n v i r o n m e nt s   a nd  de t e rm i n e   t h e   m o s t   a pp r o pri a t e   m o de l .       3.   M ET H O D   T h e   t r a i n i ng,   t e s t i n g ,   a nd   v a l i da t i o o f   da t a s e t s   a r e   do n e   t o   e n s u r e   t h e   p r o pe f o r m a t   o f   t h e   i m a ge s   i s   us e i n   t h e   da t a s e t   f o r   m o de l   p r e di c t i o n.   T hr e e   p r o po s e m o de l s ,   M o b i l e N e t ,   R e s N e t ,   a n d   CN N ,   w e r e   us e i n   t h i s   s t udy   t o   de t e r m i n e   t h e   r e s ul t s   us i ng  10 - f o l c r o s s - v a l i da t i o n.   T h e   F E R 2013   da t a s e t   i s   us e f o r   t h e   m o de l   t r a i ni n g   a n t e s t i n g .     T h e   t hr e e   m o de l s '   a c c ura c y ,   m e a a c c ura c y ,   r e c a l l ,   a n d   a v e r a ge   m e a a b s o l ut e   e rr o (M A E a r e   a s s e s s e d.   A c c ur a c y   m e a s ur e s   t h e   o ve r a l l   pe r c e nt a ge   o f   c o r re c t   pr e di c t i o n s .   A   hi g h e r   a c c ur a c y   i n d i c a t e s   t ha t   t h e   m o de l   e f fe c t i v e l y   i de n t i f i e s   i n s t a n c e s   o f   pa n i c   a n d   n o n - pa n i c   s t a t e s .   R e c a l l   m e a s u r e s   t h e   a b i l i t y   of   t h e   m o de l   t o   i de nt i fy   t r ue   po s i t i v e   c a s e s   (a c t ua l   i n s t a n c e s   o f   p a n i c o ut   o f   a l l   a c t ua l   po s i t i v e   i n s t a n c e s .   H i gh  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       P ani c   de t e c t i on  t hr ough   f ac i al   r e c ogni t i o p ar adi gm   us i ng   d e e p   l e ar ni n t ool s   ( Sam e e r ah   F ar i s   K hl e bus )   1003   r e c a l l   i s   s i g n i f i c a n t   i pa ni c   de t e c t i o n,   a s   m i s s i n a   p a n i c   i n s t a n c e   c o ul ha v e   c r i t i c a l   c o n s e que n c e s .   M A E   m e a s u r e s   t h e   a v e ra ge   m a g ni t ude   o f   t h e   e rr o r s   b e t w e e n   t h e   m o de l ' s   p r e di c t i o n s   a nd  t h e   a c t u a l   v a l ue s   w i t h o ut   c o n s i de r i ng  t h e i d i r e c t i o (w h e t h e t h e   e rr o i s   po s i t i v e   o n e ga t i v e ).   I t hi s   s t udy ,   M A E   p r o v i de s   i n s i g ht   i n t o   h o w   f a r   o ff   t h e   m o de l ' s   p r e di c t i o n s   a r e   f r o m   t h e   t rue   v a l ue s ,   o n   a v e r a ge .   A   l o w e r   M A E   i ndi c a t e s   b e t t e r   m o de l   pe r f o r m a n c e ,   i n di c a t i ng  t h a t   i t s   p r e di c t i o n s   a r e   c l o s e r   t o   t h e   a c t u a l   v a l ue s .     3 . 1 .     M o b i l e N e t   M ob i l e N e t   i s   CN N   de s i g n e d   f o r   m o b i l e   a n d   e m b e dde v i s i o n   a ppl i c a t i o n s   [2 4].   T h e   a l go r i t hm   c a e ffe c t i ve l y   be   a da pt e f o r   e m o t i o n a l   f a c e   r e c o gn i t i o n   t a s ks   b a s e o n   s e ve r a l   p r o c e s s e s   [25].   T h e   d a t a s e t   f o r   f a c i a l   i m a ge s   ha s   v a ri o us   e m o t i o na l   e x p r e s s i o n s   f o r   di v e rs i t y   a nd  i s   p r e - p r o c e s s e [26].   T h e   i m a ge s   a r e   r e s i z e t o   f i t   t h e   M o b i l e N e t   m o de l   di m e n s i o n s .   T h e   M o b i l e N e t   m o de l   i s   p r e - t ra i n e o n   a   l a rge - s c a l e   da t a s e t   l i ke   Im a ge N e t .   T h e   pa ra m e t e r s   o f   t h e   e a rl y   l a y e r s   o f   t h e   m o de l   a r e   l o c ke t o   p r e v e n t   c h a nge s   du ri n g   t r a i n i ng.   F urt h e rm o r e ,   t h e   o ut put   i s   a dj us t e t o   h o us e   t h e   e m o t i o n s   l i ke   h a pp i n e s s ,   s a d n e s s ,   a n ge r ,   s u r p ri s e ,   f e a r ,   a n d   di s gus t .   W h e t ra i n i n g   t h e   M o b i l e N e t   m o de l ,   m i ni - b a t c g ra di e n t   de s c e n t   a n d   l e a rni n g   ra t e   s c h e dul e s   o pt i m i z e   pe r f o r m a n c e   a n d   p r e v e n t   o v e r f i t t i n g.   T h e   m o de l ' s   pe r f o r m a n c e   a nd  e f f e c t i v e n e s s   a r e   e v a l ua t e d   us i n a c c ura c y ,   p r e c i s i o n ,   r e c a l l ,   a nd  F 1 - s c o r e .   M o r e o ve r ,   t h e   m o de l ' s   h y pe r pa r a m e t e r s   a n a r c h i t e c t ur e   a r e   f i n e - t u n e b a s e o n   e v a l u a t i o n   r e s ul t s   a nd  e xpe r i m e nt s   w i t h   d a t a   a ug m e nt a t i o n   t e c hn i que s   t o   i n c r e a s e   r o b us t n e s s .   T h e   s t e ps   i n v o l ve i n   M o b i l e N e t   a r e   hi g hl i g ht e i n   F i gu r e   1 .           F i gu r e   1 T h e   p r o c e s s   of   m ob i l e n e t ' s   w o r ki n m e c ha n i s m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   40 ,   N o .   2 ,   N o v e m be r   20 25 1 0 0 1 - 1 01 0   1004   3. 2 .     R e s i d u al   n e tw o r k   R e s i dua l   n e t w o r (R e s N e t i s   b a s e o n   CN N   a r c h i t e c t ur e   t o   a dd r e s s   t h e   p r o b l e m   of   v a n i s h i n g   gra di e nt s   i v e r y   de e n e t w o r ks   [27 ].   D i m i ni s h i ng   g r a di e n t   di m i n i s h e s   c a r e s ul t   i pe r f o r m a n c e   s t a g n a t i o o r   de c l i n e   [2 8].   It   i s   a   g r o u n db r e a k i n g   c o m put e v i s i o n   m o de l   t ha t   a c c o m m o da t e s   s e ve r a l   c o n v o l ut i o na l   l a y e r s .   T h e   a l go r i t hm   l e v e r a ge s   p r e v i o us   l a y e r   a c t i v a t i o n s   a n c o n s o l i da t e s   t h e   n e t w o r i n t o   f e w e r   l a y e r s .   T h e   R e s N e t   m o de l s   s ki t w o   o r   t hr e e   l a y e r s   i s uc c e s s i o n   by   i nt e gra t i n g   n o n l i n e a ri t y   a nd  b a t c h   n o r m a l i z a t i o n   [29].   W h i l e   r e t ra i n i n g ,   t h e   n e t w o r k   e xpa n ds ,   a nd   t h e   r e s i d ua l   p a r t s   a n d   s ki ppe l a y e r s   f urt h e e xpl o r e   t h e   f e a t ur e   s p a c e   o f   i n pu t   i m a ge s .   T h e   n u m b e o f   l a y e r s   t o   s ki p   i s   de t e r m i n e b y   s ki w e i ght s .   A ddi t i o n a l l y ,   t h e   r e s i du a l   b l o c i s   a   c r i t i c a l   c o m po n e nt   o f   R e s N e t .   T h e y   a re   de s i g n e f o e f f i c i e n t   t ra i n i n g   a n d   i m p r o ve d   pe r f o r m a n c e .   I n   a dd i t i o n ,   t h e   a l go r i t h m   a dds   a n   i n t e r m e d i a t e   i n pu t   t o   t h e   o ut put   o f   c o n v o l ut i o n   b l o c ks   (o ut put   =   F (x)   +   x) ,   w h e r e   x   r e p r e s e n t s   t h e   i n p ut   t o   t h e   r e s i d ua l   b l o c a n d   t h e   o ut put   f r o m   t h e   p r e v i o us   l a y e r .   F (x)  i s   t h e   m u l t i pl e   c o n v o l ut i o na l   b l o c ks .   F u rt h e rm o r e ,   R e s N e t   ha s   s c a l a b i l i t y   t o   50 ,   100 ,   o 150   l a y e r s   w i t h o ut   c o m put a t i o n a l   b u r de by   s m oo t h i n g   o ut   g ra di e n t   f l ow   dur i n g   b a c kpr o pa g a t i o n   [ 30].   T h e   R e s N e t   pr o c e s s   i s   de pi c t e i F i gu r e   2 .           F i gu r e   2 .   R e s N e t ' s   w o r ki ng  m e c h a ni s m   p r o c e s s       3. 3 .     C o n vo l u ti o n al   n e u r al   n e tw o r k s   CN N s   a r e   de e l e a rni n a l go r i t h m s   t a i l o r e t o   p r o c e s s   i n put   i m a ge s   by   c o n vo l v i n t h e m   w i t h   f i l t e r s   o r   ke rn e l s   [31] .   T h i s   a l go ri t hm   e xt r a c t s   pe r t i n e nt   f e a t u r e s   [ 31].   CN N s   a r e   a n   e v o l ve i t e r a t i o o f   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r ks   (A N N s e m pl oy e fo r   f e a t u r e   e xt ra c t i o n   f r o m   m a t ri x - b a s e da t a s e t s   [32] .   T h e y   a r e   e s s e n t i a l   i n   v i s ua l   da t a s e t s   s uc h   a s   i m a ge s   o r   v i de o s   w h e r e   d i s c e rn i n g   da t a   pa t t e rn s   i s   e s s e n t i a l   [33 ].   W i t hi n   CN N s ,   c o n vo l ut i o n   l a y e r s ,   i n c l udi ng  l e a rna b l e   f i l t e r s   o ke rn e l s ,   a r e   c ha r a c t e r i z e by   di m i n u t i v e   d i m e n s i o n s   l i ke   t h e   i n put   v o l um e ' s   de pt h,   t y pi c a l l y   f o r   i m a ge   i n pu t .   W h e n   a i m a ge   (N *N )   e n c o unt e r s   a   f i l t e (f *f t hr o ug h   c o n vo l ut i o n,   t h e   o pe ra t i o n   i de nt i f i e s   c o n s i s t e nt   f e a t u r e s   a c ro s s   t h e   e n t i r e   i m a ge .   S ub s e que n t l y ,   t h e   w i n do w   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       P ani c   de t e c t i on  t hr ough   f ac i al   r e c ogni t i o p ar adi gm   us i ng   d e e p   l e ar ni n t ool s   ( Sam e e r ah   F ar i s   K hl e bus )   1005   s l i de s   i t e ra t i v e l y   l e a rn   f e a t u r e s   t o   p r o duc e   t h e   f e a t u r e   m a ps .   T h e s e   m a ps   c o nt a i n   t h e   l o c a l   r e c e pt i v e   f i e l of  t h e   i m a ge   a n o pe ra t e   u nde r   t h e   p r i n c i p l e   o f   s h a r e w e i ght s .   F o r   i n s t a n c e ,   w h e n   a ppl y i n c o n v o l ut i o n   t o   a n   i m a ge   w i t di m e n s i o n s   (3 4*34*3 ),   f i l t e r s   c a a s s u m e   di m e ns i o n s   of  a*a*3 ,   w h e r e   (a r e p r e s e nt s   v a l ue s   l i ke   3,   5,   o 7.   T h e   v a l ue s   a r e   us ua l l y   s m a l l e t ha t h e   i m a ge ' s   di m e n s i o n s .     In  t h e   f o r w a r d   p a s s ,   e a c f i l t e r   na v i ga t e s   t h e   e n t i r e   i nput   v o l um e   i n c r e m e nt a l l y   w i t v a l ue s   l i ke   2,   3,   o r   f o r   a   hi g h - d i m e n s i o n a l ,   s t r i de   i m a ge   [34 ].   It   c o m pu t e s   t h e   do t   p r o duc t   b e t w e e n   ke rn e l   w e i g h t s   a n i n pu t   vo l um e   pa t c h e s .   A s   f i l t e r s   na v i ga t e ,   t h e y   pr o duc e   2 - di m e n s i o n a l   (2D o ut p ut s ,   w h i c h   a r e   s t a c ke t o   f o r m   a o ut put   v o l um e   m i rr o r i ng  t h e   num b e r   o f   f i l t e r s   e m p l oy e [35] .   A s   i F i gu r e   3 ,   t h e   n e t w o r a c qui r e s   kn o w l e dge   of   a l l   f i l t e r s   t o   o pt i m i z e   i t s   f e a t u r e s   w i t h i t h e   i np ut   d a t a   t hr o ug h   t h e   i t e r a t i v e   pr o c e s s .           F i gu r e   3 .   CN N   w o r ki n g   m e c ha n i s m   p r o c e s s       4.   F I N D I N G S   T h e   a c c u r a c y   of   t h e   t hr e e   p r o po s e m o de l s ,   M o b i l e N e t ,   R e s N e t ,   a nd  CN N ,   i s   de t e rm i n e us i n g   10 - fo l c r o s s - v a l i da t i o n.   T h e   t hr e e   m o de l s '   a c c u r a c y ,   m e a n   a c c ura c y ,   r e c a l l ,   a nd  a v e r a ge   M A E   a r e   r e c o r de d.   T h e   r e s ul t s   i T a b l e   a r e   de ri v e f r o m   t h e   t hr e e   m o de l s .   I n t e r e s t i n g l y ,   T a b l e   s h o w s   t h a t   M o b i l e N e t   c o n s i s t e nt l y   a c hi e v e t h e   h i g h e s t   a c c ura c y   of   a b o ut   99%   a c r o s s   a l l   v a l i da t i o f o l ds .   T h i s   f i n di ng   a l i g n s   w i t p r e v i o us   s t udi e s   [25 ] ,   [ 36 ] ,   [ 37] .   T h e   f i n di ng  hi g hl i g ht s   M o b i l e N e t ' s   r e l i a b i l i t y   a n d   r o b us t n e s s ,   e s pe c i a l l y   i t a s ks   w h e r e   h i g h   a c c ura c y   i s   c ruc i a l .   R e s N e t ’s   pe r f o r m a n c e   i s   s l i g ht l y   l ow e r   b ut   s t i l l   r o b us t ,   w i t h   a   94%   a c c u r a c y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   40 ,   N o .   2 ,   N o v e m be r   20 25 1 0 0 1 - 1 01 0   1006   M e a n w hi l e ,   CN N   ha s   t h e   l o w e s t   a c c ura c y ,   s ugge s t i n b e t t e r   m o de l s   f o r   t h i s   t a s m a y   e xi s t .   H ow e ve r ,   CN N   m o de l s   a r e   t y pi c a l l y   m o r e   s t r a i g ht f o r w a r d   a nd   f a s t e t o   t r a i n.   H e n c e ,   t h e y   c o ul b e   m o r e   us e f ul   i s i t ua t i o n s   t ha t   r e qui r e   g r e a t e r   c o m put a t i o na l   e ff i c i e n c y   o r   de pl oy m e n t   s pe e d.   H e n c e ,   t h e   o ut c o m e   c o n f i r m s   t ha t   M o b i l e N e t   i s   m o r e   c o n s i s t e nt   a c r o s s   a l l   v a l i da t i o n   f o l ds .       T a b l e   2 .   A c c ura c y   m e a s ur e   o f   t h e   i m a ge - b a s e pa ni c   de t e c t i o n   M o d e l   F o l d   1   F o l d   2   F o l d   3   F o l d   4   F o l d   5   F o l d   6   F o l d   7   F o l d   8   F o l d   9   F o l d   1 0   M o b i l e N e t   0 . 9 7   0 . 9 8   0 . 9 7   0 . 9 8   0 . 9 8   0 . 9 9   0 . 9 8   0 . 9 8   0 . 9 7   0 . 9 8   Re s N e t   0 . 9 2   0 . 9 3   0 . 9 2   0 . 9 4   0 . 9 3   0 . 9 3   0 . 9 4   0 . 9 3   0 . 9 2   0 . 9 3   CN N   0 . 8 9   0 . 9 0   0 . 8 8   0 . 9 1   0 . 9 0   0 . 9 1   0 . 9 2   0 . 9 0   0 . 8 9   0 . 9 0       T h e   a v e r a ge   a c c ura c y   of   t h e   p r o po s e a l go r i t h m s   i s   s h o w i T a b l e   3.   T a b l e   3   r e v e a l e t ha t   t h e   M ob i l e N e t   m o de l   o ut pe r f o r m e d   t h e   o t h e m o de l s   w i t a a c c ur a c y   of   98% .   T hi s   a l s o   a c c o r ds   w i t o u e a rl i e r   ob s e r v a t i o n s ,   w hi c s h o w e t ha t   t h e   M o b i l e N e t   m o de l   h a s   a   h i g h e a c c ura c y   [36 ] - [ 38].   T h i s   i n di c a t e s   t ha t   M ob i l e N e t   i s   hi g hl y   e ff e c t i v e   a t   de t e c t i n g   p a n i c   t hr o ug i m a ge - b a s e i n pu t s .   T hus ,   M o b i l e N e t   c a r e l i a b l y   di s t i ngui s p a n i c - r e l a t e d   pa t t e rn s   i i m a ge s   w i t m i ni m a l   e rr o r.   I t s   pe r f o r m a n c e   de m o n s t r a t e s   s ui t a b i l i t y   fo r   c r i t i c a l   a pp l i c a t i o n s   l i ke   r e a l - t i m e   p a ni c   de t e c t i o s y s t e m s   i p ub l i c   s p a c e s   o h e a l t h c a r e   s e t t i n gs   r e qu i r i ng  hi g p r e c i s i o n .   F o i n s t a n c e ,   de t e c t i n pa ni c   e a r l y   t hr o ug h   v i de o   s ur v e i l l a n c e   i s   c r i t i c a l   i n   a i rpo r t   s e c ur i t y   o r   c r o w c o n t r o l   a t   f e s t i v a l s   o na t i o n a l   e v e n t s .   M o b i l e N e t ’s   hi gh  a c c ura c y   e n s u r e s   f e w e r   f a l s e   a l a rm s   a n d   m o r e   r e l i a b l e   r e s ul t s   [39] .   I s uc h   e n v i r o nm e nt s ,   de c i s i o n - m a k i n g   n e e ds   t o   b e   qui c a n d   p r e c i s e .       T a b l e   3 .   T h e   m e a n   a c c ura c y   m e a s u r e   o f   t h e   i m a ge - b a s e pa ni c   de t e c t i o n   M o d e l   A v e ra g e   a c c u ra c y   ( % )   M o b i l e N e t   0 . 9 8 0   Re s N e t   0 . 9 3 0   CN N   0 . 9 0 0       R e s N e t   ha a a c c u r a c y   of   93%,   w hi l e   CN N   ha d   90  %.   A l t h o ug h   R e s N e t   m i g h t   b e   a   v i a b l e   o pt i o n ,   t h e   s y s t e m   c a n   h e l de t e c t   p a n i c   s i g n s   o r   d i s t r e s s   i p a t i e nt s   o s t ude n t s   i l o c a l   c l i n i c s   o s m a l l e s c h o o l   h e a l t c e n t e r s .   M e a n w hi l e ,   t h e   CN N   m o de l   w a s   ob s e r v e t o   ha v e   l e s s   a c c ur a c y   t ha n   o t h e r   m o de l s .   H ow e ve r ,   i t   c o ul b e   s ui t a b l e   fo r   s m a l l e r - s c a l e ,   c o s t - e ff e c t i v e ,   l ow - s t a ke s   pr o j e c t s   pr i o r i t i z i n e f fo r t l e s s n e s s   a n s pe e ov e r   a c c ura c y .   T h e   R e c a l l   o f   t h e   pr o po s e t hr e e   m o de l s ,   M o b i l e N e t ,   R e s N e t ,   a nd  CN N ,   a r e   de t e r m i n e us i ng  10 - fo l c r o s s - v a l i da t i o n .   T h e   r e s ul t s   a r e   d i s pl a y e i T a b l e   4 .   C o n c e rn i n g   r e c a l l ,   M o b i l e N e t   i s   t h e   m o s t   r e l i a b l e   m o de l ,   w i t a a v e r a ge   r e c a l l   o f   96. 8 %.   T h i s   i n di c a t e s   t h a t   m o s t   t rue   p a n i c   c a s e s   w e r e   de t e c t e d.   W i t t h e   l o w e s t   r e c a l l ,   CN N   i s   s ui t a b l e   f o r   a ppl i c a t i o n s   w h e r e   d e t e c t i n g   p a n i c   i n s t a n c e s   i s   c r uc i a l   [40] .   T hus ,   M ob i l e N e t   i s   a pp r o pri a t e   f o r   t a s ks   r e qui ri n a   b a l a n c e   b e t w e e n   p r e c i s i o n   a nd  r e c a l l ,   a s   i t   m i ni m i z e s   f a l s e   n e ga t i v e s .   I T a b l e   5 ,   M o b i l e N e t   o ut pe r f o r m e d   t h e   o t h e m o de l s   by   s c o r i n g   a   r e c a l l   o f   96. 9   %,   f o l l o w e b y   R e s N e t   a n d   CN N   w i t 91 . 9%   a n d   88 %,   r e s pe c t i v e l y .   S i m i l a rl y ,   A l   R e s ha e t   al .   [41]   s h o w e d   t ha t   M o b i l e N e t   ha a   h i g r e c a l l   ra t e   i n   de t e c t i n p n e um o ni a   f r o m   c h e s t   X - r a y   i m a ge s .       T a b l e   4 .   R e c a l l   t h e   m e a s u r e   o f   i m a ge - b a s e pa ni c   de t e c t i o n   M o d e l   F o l d   1   F o l d   2   F o l d   3   F o l d   4   F o l d   5   F o l d   6   F o l d   7   F o l d   8   F o l d   9   F o l d   1 0   M o b i l e N e t   0 . 0 4   0 . 0 3   0 . 0 4   0 . 0 3   0 . 0 3   0 . 0 2   0 . 0 3   0 . 0 3   0 . 0 4   0 . 0 3   Re s N e t   0 . 0 8   0 . 0 7   0 . 0 8   0 . 0 6   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 6   0 . 0 7   0 . 0 8   0 . 0 7   CN N   0 . 1 1   0 . 1 0   0 . 1 2   0 . 0 9   0 . 1 0   0 . 0 9   0 . 0 8   0 . 1 0   0 . 1 1   0 . 1 0       T a b l e   5 .   M e a R e c a l l   m e a s u r e   o f   t h e   i m a ge - b a s e pa ni c   de t e c t i o n   M o d e l   A v e ra g e   r e c a l l   M o b i l e N e t   0 . 9 6 9   Re s N e t   0 . 9 1 9   CN N   0 . 8 8 0       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       P ani c   de t e c t i on  t hr ough   f ac i al   r e c ogni t i o p ar adi gm   us i ng   d e e p   l e ar ni n t ool s   ( Sam e e r ah   F ar i s   K hl e bus )   1007   T h e   M A E   o f   M ob i l e N e t ,   R e s N e t ,   a nd  CN N   a r e   de t e r m i ne us i ng  10 - f o l c r o s s - v a l i da t i o n.   T h e   r e s ul t s   a r e   e xt ra c t e a n d   p r e s e nt e i T a b l e   6 .   T h e   f i n di ng  s h o w s   t h a t   M o b i l e N e t   M A E   v a l ue s   r a nge   b e t w e e n   0. 02   a n d   0 . 04.   T h i s   i n di c a t e s   t ha t   M o b i l e N e t   ha s   hi g h e a c c ura c y   w i t l o w e r   e rr o r s   a c r o s s   a l l   f o l ds .   B e s i de s ,   CN N   h a d   l e s s   a c c ur a c y   a nd  hi g h e r   e rr o r s   t ha t h e   o t h e r   m o de l s .   T h e   a v e r a ge   M A E   o f   t h e   p r o po s e a l go ri t hm s   i s   s h o w i T a b l e   7 .   M o b i l e N e t   o ut pe r f o r m e d   t h e   o t h e m o de l s   w i t a M A E   o f   0. 032 .   T h e   o t h e r   m o de l s   h a d   M A E s   o f   0. 071   (R e s N e t a nd  0 . 100   (CN N ) .       T a b l e   6 .   M A E   o f   t h e   i m a ge - b a s e pa ni c   de t e c t i o n   M o d e l   F o l d   1   F o l d   2   F o l d   3   F o l d   4   F o l d   5   F o l d   6   F o l d   7   F o l d   8   F o l d   9   F o l d   1 0   M o b i l e N e t   0 . 0 4   0 . 0 3   0 . 0 4   0 . 0 3   0 . 0 3   0 . 0 2   0 . 0 3   0 . 0 3   0 . 0 4   0 . 0 3   Re s N e t   0 . 0 8   0 . 0 7   0 . 0 8   0 . 0 6   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 6   0 . 0 7   0 . 0 8   0 . 0 7   CN N   0 . 1 1   0 . 1 0   0 . 1 2   0 . 0 9   0 . 1 0   0 . 0 9   0 . 0 8   0 . 1 0   0 . 1 1   0 . 1 0       T a b l e   7 .   M A E   o f   t h e   i m a ge - b a s e pa ni c   de t e c t i o n   M o d e l   A v e ra g e   M A E   M o b i l e N e t   0 . 0 3 2   Re s N e t   0 . 0 7 1   CN N   0 . 1 0 0       5.   C O N C LU S I O N   F o ur   m o de l s ,   na m e l y   M o b i l e N e t ,   R e s N e t ,   a n d   CN N ,   w e r e   a n a l y z e t o   i de n t i fy   pa ni c   de t e c t i o t hr o ugh  de e l e a rn i ng.   T h e   r e s ul t s   i n di c a t e   t h a t   M o b i l e N e t   i s   t h e   m o s t   e f f e c t i v e   m o de l   fo r   i m a ge - b a s e pa ni c   de t e c t i o n   a c r o s s   t e n   f o l ds .   T h e   a c c ura c y   us i n M o b i l e N e t   i s   90%.   A l s o ,   t h e   m o de l   h a a   r e c a l l   o f   96. 9%  a nd  a   m e a n   a c c ura c y   of   0. 032.   A ddi t i o n a l l y ,   t h e   M A E   o f   M o b i l e N e t   w a s   be t w e e n   0. 02   a nd  0 . 04 .   R e s N e t   ha a n   a c c ur a c y   of   93%  a n a   r e c a l l   o f   91. 9%.   Co n c e rn i ng  CN N ,   w hi l e   n o t   a s   a c c ur a t e   (90%) ,   i t   m a y   s t i l l   b e   h e l pf ul   i n   e n v i r o n m e n t s   w h e r e   c o m put a t i o n a l   e f f i c i e n c y   o r   s i m p l i c i t y   i s   r e qui r e d.   T h e   c o n t ri b ut i o n   o f   t h i s   s t udy   h a s   b e e n   t o   c o n f i rm   M o b i l e N e t ' s   s ui t a b i l i t y   f o r   i m a ge - b a s e p a n i c   de t e c t i o n.   T h e   f i n d i n gs   c o n t ri b ut e   t o   de ve l o pi n g   m o r e   r e l i a b l e   a n d   a c c ur a t e   i m a ge - b a s e pa n i c   de t e c t i o n   s y s t e m s   i r e a l - w o r l a pp l i c a t i o n s .   I t   off e r s   v a l ua b l e   i n s i g h t s   a nd  l a y s   t h e   g r o un dw o r f o r   f ut u r e   s t udi e s   i de e p - l e a n i ng - b a s e pa ni c   de t e c t i o n.       A C K N O WL ED G E M EN TS     T h e   a u t h o r s   r e c e i v e n o   s pe c i f i c   f un di n f o r   t hi s   s t udy .   T h e   a ut h o r s   de c l a r e   n o   c o n f l i c t s   of   i nt e r e s t   t o   r e po rt   r e g a r di ng  t h e   p r e s e nt   s t udy .       F U N D I N G   I N F O R M A TI O N   A ut h o r s   s t a t e   n o   f un d i n g   i n v o l v e d.       C O N F LI C O F   I N T ER ES S TA T EM EN T   A ut h o r s   s t a t e   n o   c o n f l i c t   o f   i nt e r e s t .       D A TA   A V A I LA B I LI T Y   D a t a   a v a i l a b i l i t y   i s   n o t   a ppl i c a b l e   t o   t hi s   pa pe a s   n o   n e w   d a t a   w e r e   c r e a t e d   o a n a l y z e i t hi s   s t udy .       R EF ER EN C ES   [1 ]   D .   G u o   e t   a l . ,   R e s e a rc h   o n   c a m k a l m   a u t o m a t i c   t ra c k i n g   t e c h n o l o g y   o l o w ,   s l o w ,   a n d   s m a l l   t a rg e t   b a s e d   o n   G m - A P D   L i D A R,   R e m o t e   S e n s i n g ,   v o l .   1 7 ,   n o .   1 ,   p .   1 6 5 ,   J a n .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / rs 1 7 0 1 0 1 6 5 .   [2 ]   A .   A l b a l o u s h i ,   T h e   e ffe c t i v e   u s e   o s o c i a l   m e d i a   i n   c ri m e   d e c t e c t i o n   a n d   p r e v e n t i o n :   t h e   p r o m o t i o n   o f   p u b l i c   t ru s t   i n   t h e   U A E   p o l i c e - t h e   c a s e   o f   t h e   A b u   D h a b i   P o l i c e ,   D o c t o r a l   d i s s e r t a t i o n ,   Ca r d i f f   M e t r o p o l i t a n   U n i v e r s i t y ,   2 0 1 9 .   [3 ]   B.   A l d i s s i   a n d   H .   A m m a r,   R e a l - t i m e   f r e q u e n c y - b a s e d   d e t e c t i o n   o a   p a n i c   b e h a v i o i n   h u m a n   c r o w d s ,   M u l t i m e d i a   T o o l s   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   7 9 ,   n o .   3 3 3 4 ,   p p .   2 4 8 5 1 2 4 8 7 1 ,   J u n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 4 2 - 020 - 09024 - z.   [4 ]   A. - F .   A .   M e n t i s ,   D .   L e e ,   a n d   P .   R o u s s o s ,   A p p l i c a t i o n s   o a rt i fi c i a l   i n t e l l i g e n c e m a c h i n e   l e a r n i n g   fo d e t e c t i o n   o s t r e s s :   a   c ri t i c a l   o v e r v i e w ,   M o l e c u l a r   P s y c h i a t r y ,   v o l .   2 9 ,   n o .   6 ,   p p .   1 8 8 2 1 8 9 4 ,   A p r.   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 3 8 0 - 023 - 02047 - 6.   [5 ]   A .   A ro ra ,   P .   C h a k ra b o r t y ,   a n d   M .   P .   S .   B h a t i a ,   P ro b l e m a t i c   u s e   o d i g i t a l   t e c h n o l o g i e s   a n d   i t s   i m p a c t   o n   m e n t a l   h e a l t h   d u ri n g   CO V I D - 1 9   p a n d e m i c :   a s s e s s m e n t   u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g ,   i n   E m e r g i n g   T e c h n o l o g i e s   D u r i n g   t h e   E r a   o f   CO V ID - 1 9   P a n d e m i c S p r i n g e I n t e r n a t i o n a l   P u b l i s h i n g ,   2 0 2 1 ,   p p .   1 9 7 221.   [6 ]   M .   A b o u a l o l a ,   K .   A b u a l s a u d ,   T .   K h a t t a b ,   N .   Z o r b a ,   a n d   H .   S .   H a s s a n e i n ,   E d g e   t e c h n o l o g i e s   fo d i s a s t e m a n a g e m e n t :   a   s u rv e y   o f   s o c i a l   m e d i a   a n d   a rt i fi c i a l   i n t e l l i g e n c e   i n t e g ra t i o n ,   IE E E   A c c e s s ,   v o l .   1 1 ,   p p .   7 3 7 8 2 7 3 8 0 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / a c c e s s . 2 0 2 3 . 3 2 9 3 0 3 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   40 ,   N o .   2 ,   N o v e m be r   20 25 1 0 0 1 - 1 01 0   1008   [7 ]   O .   A y d ı n ,   K .   Ba l ı k ç ı ,   F .   P .   Çö k m ü ş ,   a n d   P .   Ü n a l   A y d ı n ,   T h e   e v a l u a t i o n   o f   m e t a c o g n i t i v e   b e l i e fs   a n d   e m o t i o n   re c o g n i t i o n   i n   p a n i c   d i s o r d e a n d   g e n e ra l i z e d   a n x i e t y   d i s o rd e r :   e ffe c t s   o n   s y m p t o m s   a n d   c o m p a ri s o n   w i t h   h e a l t h y   c o n t ro l ,   No r d i c   J o u r n a l   o f   P s y c h i a t r y ,   v o l .   7 3 ,   n o .   4 5 ,   p p .   2 9 3 3 0 1 ,   J u n .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 8 0 3 9 4 8 8 . 2 0 1 9 . 1 6 2 3 3 1 7 .   [8 ]   L .   Z a h a ra ,   P .   M u s a ,   E .   P ra s e t y o   W i b o w o ,   I .   K a ri m ,   a n d   S .   Ba h ri   M u s a ,   T h e   f a c i a l   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n   ( F E R - 2 0 1 3 d a t a s e t   f o r   p r e d i c t i o n   s y s t e m   o m i c ro - e x p r e s s i o n s   f a c e   u s i n g   t h e   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o rk   (CN N a l g o ri t h m   b a s e d   Ra s p b e r ry   P i ,   i n   2 0 2 0   F i f t h   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   In f o r m a t i c s   a n d   Co m p u t i n g   ( ICI C) ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c i c 5 0 8 3 5 . 2 0 2 0 . 9 2 8 8 5 6 0 .   [9 ]   K .   L i u ,   M .   Z h a n g ,   a n d   Z .   P a n ,   F a c i a l   e x p r e s s i o n   r e c o g n i t i o n   w i t h   CN N   e n s e m b l e ,   i n   2 0 1 6   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   Cy b e r w o r l d s   ( C W ) ,   S e p .   2 0 1 6 ,   p p .   1 6 3 1 6 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / c w . 2 0 1 6 . 3 4 .   [1 0 ]   S .   S a h o o ,   S .   M i s h ra ,   B.   P a n d a ,   A .   K .   B h o i ,   a n d   P .   Ba r s o c c h i ,   A n   a u g m e n t e d   m o d u l a t e d   d e e p   l e a rn i n g   b a s e d   i n t e l l i g e n t   p r e d i c t i v e   m o d e l   f o r   b ra i n   t u m o r   d e t e c t i o n   u s i n g   G A N   e n s e m b l e ,   S e n s o r s ,   v o l .   2 3 ,   n o .   1 5 ,   p .   6 9 3 0 ,   A u g .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 3 1 5 6 9 3 0 .   [1 1 ]   D .   N g u y e n ,   K .   N g u y e n ,   S .   S ri d h a ra n ,   A .   G h a s e m i ,   D .   D e a n ,   a n d   C .   F o o k e s ,   D e e p   s p a t i o - t e m p o ra l   fe a t u re s   fo m u l t i m o d a l   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n ,   i n   2 0 1 7   IE E E   W i n t e r   Co n f e r e n c e   o n   A p p l i c a t i o n s   o f   Co m p u t e r   V i s i o n   (W A C V ) ,   M a r.   2 0 1 7 ,   p p .   1 2 1 5 1 2 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / w a c v . 2 0 1 7 . 1 4 0 .   [1 2 ]   I.   S a a d i ,   D .   W .   c u n n i n g h a m ,   A .   T a l e b - A h m e d ,   A .   H a d i d ,   a n d   Y .   E l   H i l l a l i ,   D ri v e r’ s   f a c i a l   e x p r e s s i o n   r e c o g n i t i o n :   A   c o m p r e h e n s i v e   s u rv e y ,   E x p e r t   S y s t e m s   w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 4 2 ,   p .   1 2 2 7 8 4 ,   M a y   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e s w a . 2 0 2 3 . 1 2 2 7 8 4 .   [1 3 ]   M .   J e o n g   a n d   B.   C.   K o ,   D ri v e r’ s   f a c i a l   e x p r e s s i o n   r e c o g n i t i o n   i n   r e a l - t i m e   f o s a fe   d ri v i n g ,   S e n s o r s ,   v o l .   1 8 ,   n o .   1 2 ,   p .   4 2 7 0 ,   D e c .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 1 8 1 2 4 2 7 0 .   [1 4 ]   K .   T a n g ,   Y .   T i e ,   T .   Y a n g ,   a n d   L .   G u a n ,   M u l t i m o d a l   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n   (M E R)   s y s t e m ,   i n   2 0 1 4   IE E E   2 7 t h   Ca n a d i a n   Co n f e r e n c e   o n   E l e c t r i c a l   a n d   Co m p u t e r   E n g i n e e r i n g   ( CCE CE ) ,   M a y   2 0 1 4 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / c c e c e . 2 0 1 4 . 6 9 0 0 9 9 3 .   [1 5 ]   S .   K a l a t e h ,   L .   A .   E s t ra d a - J i m e n e z ,   S .   N i k g h a d a m - H o j j a t i ,   a n d   J .   Ba r a t a ,   A   s y s t e m a t i c   r e v i e w   o n   m u l t i m o d a l   e m o t i o n   re c o g n i t i o n :   b u i l d i n g   b l o c k s ,   c u rre n t   s t a t e ,   a p p l i c a t i o n s ,   a n d   c h a l l e n g e s ,   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   1 2 ,   p p .   1 0 3 9 7 6 1 0 4 0 1 9 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / a c c e s s . 2 0 2 4 . 3 4 3 0 8 5 0 .   [1 6 ]   P .   B o u r,   E .   C r i b e l i e r,   a n d   V .   A r g y ri o u ,   Cr o w d   b e h a v i o r   a n a l y s i s   f r o m   fi x e d   a n d   m o v i n g   c a m e ra s ,   i n   M u l t i m o d a l   B e h a v i o r   A n a l y s i s   i n   t h e   W i l d ,   E l s e v i e r ,   2 0 1 9 ,   p p .   2 8 9 322.   [1 7 ]   A .   B h a t t a c h a r y a ,   P .   D a s h ,   M .   J a i n ,   a n d   A .   J o t h i m a n i ,   S m a r t   h o m e   s e c u ri t y   s y s t e m   u s i n g   e m o t i o n   d e t e c t i o n ,   In t e r n a t i o n a l   R e s e a r c h   J o u r n a l   o f   E n g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y   ( IR J E T ) ,   v o l .   7 ,   n o .   5 ,   2 0 2 0 .   [1 8 ]   O .   S .   E k u n d a y o   a n d   S .   V i ri ri ,   F a c i a l   e x p r e s s i o n   re c o g n i t i o n :   a   r e v i e w   o f   t r e n d s   a n d   t e c h n i q u e s ,   IE E E   A c c e s s ,   v o l .   9 ,   p p .   1 3 6 9 4 4 1 3 6 9 7 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / a c c e s s . 2 0 2 1 . 3 1 1 3 4 6 4 .   [1 9 ]   S .   L i   a n d   W .   D e n g ,   D e e p   f a c i a l   e x p r e s s i o n   r e c o g n i t i o n :   a   s u r v e y ,   IE E E   T r a n s a c t i o n s   o n   A f f e c t i v e   Co m p u t i n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   3 ,   p p .   1195 1 2 1 5 ,   J u l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / t a ff c . 2 0 2 0 . 2 9 8 1 4 4 6 .   [2 0 ]   G .   A . V . ,   M .   T . ,   P .   D . ,   a n d   U .   E . ,   M u l t i m o d a l   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n   w i t h   d e e p   l e a rn i n g :   a d v a n c e m e n t s ,   c h a l l e n g e s ,   a n d   f u t u r e   d i r e c t i o n s ,   In f o r m a t i o n   F u s i o n ,   v o l .   1 0 5 ,   p .   1 0 2 2 1 8 ,   M a y   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n ff u s . 2 0 2 3 . 1 0 2 2 1 8 .   [2 1 ]   S .   M .   S .   A .   A b d u l l a h ,   S .   Y .   A .   A m e e n ,   M .   A .   M .   S a d e e q ,   a n d   S .   Z e e b a re e ,   M u l t i m o d a l   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n   u s i n g   d e e p   l e a r n i n g ,   J o u r n a l   o f   A p p l i e d   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y   T r e n d s ,   v o l .   2 ,   n o .   0 1 ,   p p .   7 3 7 9 ,   M a y   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 8 0 9 4 / j a s t t 2 0 2 9 1 .   [2 2 ]   W .   M e l l o u k   a n d   W .   H a n d o u z i ,   F a c i a l   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n   u s i n g   d e e p   l e a r n i n g :   r e v i e w   a n d   i n s i g h t s ,   P r o c e d i a   Co m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   1 7 5 ,   p p .   6 8 9 6 9 4 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s . 2 0 2 0 . 0 7 . 1 0 1 .   [2 3 ]   R.   A .   K h a l i l ,   E .   J o n e s ,   M .   I.   Ba b a r,   T .   J a n ,   M .   H .   Z a f a r,   a n d   T .   A l h u s s a i n ,   S p e e c h   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n   u s i n g   d e e p   l e a rn i n g   t e c h n i q u e s :   a   r e v i e w ,   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   7 ,   p p .   1 1 7 3 2 7 1 1 7 3 4 5 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / a c c e s s . 2 0 1 9 . 2 9 3 6 1 2 4 .   [2 4 ]   H .   Ra n g a n a t h a n ,   S .   C h a k ra b o r t y ,   a n d   S .   P a n c h a n a t h a n ,   M u l t i m o d a l   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n   u s i n g   d e e p   l e a rn i n g   a r c h i t e c t u r e s ,   M a r.   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / w a c v . 2 0 1 6 . 7 4 7 7 6 7 9 .   [2 5 ]   H. - Y .   C h e n   a n d   C. - Y .   S u ,   A n   e n h a n c e d   h y b ri d   M o b i l e N e t ,   i n   2 0 1 8   9 t h   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   A w a r e n e s s   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y   ( i C A S T ) ,   S e p .   2 0 1 8 ,   p p .   3 0 8 3 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c a w s t . 2 0 1 8 . 8 5 1 7 1 7 7 .   [2 6 ]   D .   S i n h a   a n d   M .   E l - S h a rk a w y ,   T h i n   M o b i l e N e t :   a n   e n h a n c e d   M o b i l e N e t   a rc h i t e c t u r e ,   i n   2 0 1 9   IE E E   1 0 t h   A n n u a l   U b i q u i t o u s   Co m p u t i n g ,   E l e c t r o n i c s   & a m p M o b i l e   Co m m u n i c a t i o n   Co n f e r e n c e   ( U E M CO N) ,   O c t .   2 0 1 9 ,   p p .   0 2 8 0 0 2 8 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / u e m c o n 4 7 5 1 7 . 2 0 1 9 . 8 9 9 3 0 8 9 .   [2 7 ]   W .   W a n g ,   Y .   L i ,   T .   Z o u ,   X .   W a n g ,   J .   Y o u ,   a n d   Y .   L u o ,   A   n o v e l   i m a g e   c l a s s i fi c a t i o n   a p p r o a c h   v i a   d e n s e - M o b i l e N e t   m o d e l s ,   M o b i l e   In f o r m a t i o n   S y s t e m s ,   v o l .   2 0 2 0 ,   p p .   1 8 ,   J a n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 0 / 7 6 0 2 3 8 4 .   [2 8 ]   D .   S a rw i n d a ,   R.   H .   P a r a d i s a ,   A .   Bu s t a m a m ,   a n d   P .   A n g g i a ,   D e e p   l e a rn i n g   i n   i m a g e   c l a s s i f i c a t i o n   u s i n g   re s i d u a l   n e t w o rk   (Re s N e t )   v a ri a n t s   f o d e t e c t i o n   o f   c o l o r e c t a l   c a n c e r,   P r o c e d i a   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   1 7 9 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p ro c s . 2 0 2 1 . 0 1 . 0 2 5 .   [2 9 ]   F .   H e ,   T .   L i u ,   a n d   D .   T a o ,   W h y   R e s N e t   w o rk s ?   r e s i d u a l s   g e n e ra l i z e ,   I E E E   T r a n s a c t i o n s   o n   Ne u r a l   Ne t w o r k s   a n d   L e a r n i n g   S y s t e m s ,   v o l .   3 1 ,   n o .   1 2 ,   p p .   5 3 4 9 5 3 6 2 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / t n n l s . 2 0 2 0 . 2 9 6 6 3 1 9 .   [3 0 ]   M .   S h a f i q   a n d   Z .   G u ,   D e e p   re s i d u a l   l e a rn i n g   fo r   i m a g e   r e c o g n i t i o n :   a   s u rv e y ,   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 8 ,   p .   8 9 7 2 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 2 1 8 8 9 7 2 .   [3 1 ]   Y .   M a ,   M .   K i m ,   Y .   Ca o ,   S .   V ru d h u l a ,   a n d   J .   S e o ,   E n d - to - e n d   s c a l a b l e   F P G A   a c c e l e ra t o fo d e e p   re s i d u a l   n e t w o rk s ,   i n   2017  IE E E   In t e r n a t i o n a l   S y m p o s i u m   o n   Ci r c u i t s   a n d   S y s t e m s   ( IS CA S ) ,   M a y   2 0 1 7 ,   p p .   1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i s c a s . 2 0 1 7 . 8 0 5 0 3 4 4 .   [3 2 ]   X .   Z h a o ,   L .   W a n g ,   Y .   Z h a n g ,   X .   H a n ,   M .   D e v e c i ,   a n d   M .   P a r m a r,   A   r e v i e w   o c o n v o l u t i o n a l   n e u ra l   n e t w o rk s   i n   c o m p u t e r   v i s i o n ,   A r t i f i c i a l   In t e l l i g e n c e   R e v i e w ,   v o l .   5 7 ,   n o .   4 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 4 6 2 - 024 - 10721 - 6.   [3 3 ]   J .   S .   K u m a r,   S .   A n u a r,   a n d   N .   H .   H a s s a n ,   T ra n s fe r   l e a rn i n g   b a s e d   p e r fo r m a n c e   c o m p a ri s o n   o f   t h e   p r e - t ra i n e d   d e e p   n e u ra l   n e t w o rk s ,   In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A d v a n c e d   Co m p u t e r   S c i e n c e   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 4 5 6 9 / i j a c s a . 2 0 2 2 . 0 1 3 0 1 9 3 .   [3 4 ]   P .   G .   Br o d r i c k ,   A .   B .   D a v i e s ,   a n d   G .   P .   A s n e r,   U n c o v e ri n g   e c o l o g i c a l   p a t t e r n s   w i t h   c o n v o l u t i o n a l   n e u ra l   n e t w o rk s ,   T r e n d s   i n   E c o l o g y   & a m p E v o l u t i o n ,   v o l .   3 4 ,   n o .   8 ,   p p .   7 3 4 7 4 5 ,   A u g .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t re e . 2 0 1 9 . 0 3 . 0 0 6 .   [3 5 ]   G .   S e e t h a ra m a n ,   H i g h - p e r fo r m a n c e   c o m p u t i n g   i n   c o m p u t e v i s i o n ,   i n   Co m p u t e r   V i s i o n ,   S p ri n g e In t e rn a t i o n a l   P u b l i s h i n g ,   2 0 2 1 ,   p p .   5 6 4 567.   [3 6 ]   K .   V .   S a v a n t ,   G .   M e g h a n a ,   G .   P o t n u ru ,   a n d   V .   B h a v a n a ,   L a n e   d e t e c t i o n   fo r   a u t o n o m o u s   c a r s   u s i n g   n e u ra l   n e t w o rk s ,   i n   M a c h i n e   L e a r n i n g   a n d   A u t o n o m o u s   S y s t e m s ,   S p r i n g e N a t u r e   S i n g a p o r e ,   2 0 2 2 ,   p p .   1 9 3 2 0 7 .   [3 7 ]   W .   S a e - L i m ,   W .   W e t t a y a p ra s i t ,   a n d   P .   A i y a ra k ,   C o n v o l u t i o n a l   n e u ra l   n e t w o rk s   u s i n g   M o b i l e N e t   fo s k i n   l e s i o n   c l a s s i f i c a t i o n ,   i n   2 0 1 9   1 6 t h   In t e r n a t i o n a l   J o i n t   Co n f e r e n c e   o n   Co m p u t e r   S c i e n c e   a n d   S o f t w a r e   E n g i n e e r i n g   ( J CS S E ) ,   J u l .   2 0 1 9 ,   p p .   2 4 2 2 4 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / j c s s e . 2 0 1 9 . 8 8 6 4 1 5 5 .   [3 8 ]   J .   Be t h g e ,   C.   Ba r t z ,   H .   Y a n g ,   Y .   Ch e n ,   a n d   C.   M e i n e l ,   M e l i u s N e t :   a n   i m p ro v e d   n e t w o rk   a rc h i t e c t u re   f o b i n a ry   n e u r a l   n e t w o rk s ,   i n   2 0 2 1   IE E E   W i n t e r   Co n f e r e n c e   o n   A p p l i c a t i o n s   o f   Co m p u t e r   V i s i o n   ( W A C V ) ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / w a c v 4 8 6 3 0 . 2 0 2 1 . 0 0 1 4 8 .   [3 9 ]   B.   K h a s o g g i ,   E .   E r m a t i t a ,   a n d   S .   S a m s u r y a d i ,   E ff i c i e n t   m o b i l e n e t   a r c h i t e c t u r e   a s   i m a g e   r e c o g n i t i o n   o n   m o b i l e   a n d   e m b e d d e d   d e v i c e s ,   In d o n e s i a n   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g   a n d   Co m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   1 6 ,   n o .   1 ,   p .   3 8 9 ,   O c t .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s . v 1 6 . i 1 . p p 3 8 9 - 394.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       P ani c   de t e c t i on  t hr ough   f ac i al   r e c ogni t i o p ar adi gm   us i ng   d e e p   l e ar ni n t ool s   ( Sam e e r ah   F ar i s   K hl e bus )   1009   [4 0 ]   Y.   K a y a   a n d   E .   G ü r s o y ,   R E T RA CT E D   A RT ICL E :   A   M o b i l e N e t - b a s e d   CN N   m o d e l   w i t h   a   n o v e l   f i n e - t u n i n g   m e c h a n i s m   f o r   CO V I D - 1 9   i n fe c t i o n   d e t e c t i o n ,   S o f t   Co m p u t i n g ,   v o l .   2 7 ,   n o .   9 ,   p p .   5 5 2 1 5 5 3 5 ,   J a n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 5 0 0 - 022 - 07798 - y.   [4 1 ]   M .   S .   A l   Re s h a n   e t   a l . ,   D e t e c t i o n   o f   P n e u m o n i a   fro m   c h e s t   X - ra y   i m a g e s   u t i l i z i n g   M o b i l e N e t   m o d e l ,   H e a l t h c a r e ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 1 ,   p .   1 5 6 1 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / h e a l t h c a r e 1 1 1 1 1 5 6 1 .       A P P EN D I X     T a b l e   1 .   E m o t i o n   a n d   c r o w n   r e c o gn i t i o t e c hn i que s   No   T e c h n i q u e   A i m   D a t a s e t   t y p e   O u t c o m e   A d v a n t a g e s   L i m i t a t i o n   1   S IS T CM   a n d   t w o - s t r e a m   L S T M   fo f a c i a l   e x p r e s s i o n s ,   A C CM   fo r   b o d y   g e s t u re s .   Im p ro v e   v i d e o   e m o t i o n   re c o g n i t i o n   b y   e x t ra c t i n g   s p a t i o - t e m p o ra l   fe a t u re s .   F i v e   c o m m o n   d a t a s e t s .   A   s i g n i fi c a n t   i m p r o v e m e n t   o v e r   t h e   s t a t e - of - t h e - a rt   m e t h o d .   U t i l i z e s   f a c i a l   e x p r e s s i o n s   a n d   b o d y   g e s t u re s   fo c o m p r e h e n s i v e   e m o t i o n   re c o g n i t i o n .   L i m i t e d   d e t a i l s   o n   s p e c i fi c   d a t a s e t s   u s e d .   2   Co m p a r i s o n   o f   m a c h i n e   l e a r n i n g ,   d e e p   l e a r n i n g ,   a n d   h y b ri d   m e t h o d s .   D ri v e f a c i a l   e x p r e s s i o n   re c o g n i t i o n   (D F E R) .   V a ri o u s   d a t a s e t s   f r o m   2 0 1 8   t o   2 0 2 3 .   H i g h l i g h t s   t h e   i m p o rt a n c e   o f   i m p r o v i n g   ro a d   s a fe t y .   P ro v i d e s   a   c o m p r e h e n s i v e   a n a l y s i s   o re c e n t   t e c h n i q u e s .   It   d o e s   n o t   i n t r o d u c e   n e w   t e c h n i q u e s ,   o n l y   re v i e w s   e x i s t i n g   o n e s .   3   T w o - s t a g e   a n d   o n e - s t a g e   CN N - b a s e d   m e t h o d s .   Re v i e w   D L - b a s e d   o b j e c t   d e t e c t i o n ,   fo c u s i n g   o n   c r o w d   a n a l y s i s .   V a ri o u s   d a t a s e t s   fo o b j e c t   d e t e c t i o n   a n d   c r o w d   a n a l y s i s .   S i g n i fi c a n t   a d v a n c e s   i n   o b j e c t   d e t e c t i o n   fo r   v a ri o u s   a p p l i c a t i o n s .   E ffi c i e n t   a n d   e ffe c t i v e   D L   t e c h n i q u e s   fo o b j e c t   d e t e c t i o n .   It   f o c u s e s   m o re   o n   re v i e w i n g   e x i s t i n g   m e t h o d s   ra t h e t h a n   i n n o v a t i o n s .   4   Re v i e w   o f   s t a t e - of - t h e - a rt   m o d e l s ,   D L   a rc h i t e c t u r e s ,   a n d   i n fo r m a t i o n   f u s i o n   t e c h n i q u e s .   A   s y s t e m a t i c   re v i e w   o f   D L - b a s e d   M E R   s y s t e m s .   V a ri o u s   m u l t i m o d a l   d a t a s e t s .   Id e n t i f i e s   k e y   c h a l l e n g e s   a n d   s u g g e s t s   f u t u r e   re s e a rc h   d i r e c t i o n s .   Co m p re h e n s i v e   o v e r v i e w   o f   re c e n t   a d v a n c e m e n t s .   L a c k   o f   s p e c i fi c   n e w   m e t h o d o l o g i e s   p ro p o s e d .   5   In t e g ra l   g ra p h   m e t h o d ,   w e a k   c l a s s i f i e r ,   d y n a m i c   s e q u e n c e   m o d e l ,   o p t i c a l   f l o w .   Im p ro v e   f a c i a l   e x p r e s s i o n   re c o g n i t i o n   w i t h   b i g   d a t a   t e c h n o l o g y .   N o t   s p e c i fi e d ,   u s e d   s i m u l a t i o n s .   A c h i e v e d   9 1 . 7 8 %   a c c u ra c y   i n   s i m u l a t i o n s .   E n h a n c e s   ro b u s t n e s s   i n   e x p r e s s i o n   c a t e g o ri z a t i o n .   L i m i t e d   r e a l - w o rl d   d a t a s e t   v a l i d a t i o n .   6   D F E E s y s t e m   w i t h   V G G N e t ,   o p t i c a l   f l o w   re c o n s t ru c t i o n   w i t h   P M V O .   A d d re s s   l i m i t a t i o n s   i n   d r i v e f a c i a l   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n   i n   Io T   c o n t e x t .   CK +   a n d   K M U - F E D .   H i g h   a c c u ra c y ,   re c a l l ,   p r e c i s i o n ,   a n d   f - m e a s u r e .   T a c k l e s   i s s u e s   l i k e   o c c l u s i o n s   a n d   l i g h t i n g   c h a n g e s .   Co m p l e x   s y s t e m s   m a y   r e q u i r e   h i g h   c o m p u t a t i o n a l   re s o u rc e s .   7   Re v i e w   o f   t e c h n i q u e s   u s i n g   p h y s i c a l   a n d   p h y s i o l o g i c a l   s i g n a l s .   A   s y s t e m a t i c   re v i e w   o f   e m o t i o n   re c o g n i t i o n   u s i n g   v a ri o u s   s i g n a l s .   1 4 2   j o u rn a l   a rt i c l e s   re v i e w e d .   D e t a i l e d   a n a l y s i s   o f   e x i s t i n g   s t u d i e s   a n d   d a t a s e t s .   Bro a d   c o v e ra g e   o f   e m o t i o n   re c o g n i t i o n   t e c h n i q u e s .   N o   n e w   m e t h o d s   fo c u s   o n   r e v i e w i n g   t h e   p a s t   d e c a d e 's   l i t e ra t u re .   8   i S e c u re H o m e   w i t h   E m o F u s i o N e t ,   s t a c k e d ,   a n d   l a t e   f u s i o n   m e t h o d o l o g i e s .   D e v e l o p   r e a l - t i m e   f a c i a l   e m o t i o n - b a s e d   s e c u ri t y   fo s m a rt   h o m e s .   E x p e ri m e n t a l   d a t a s e t s   fo S H   s e c u ri t y .   A c h i e v e d   9 8 . 4 8 %   t ra i n i n g   a n d   9 8 . 4 3 %   t e s t   a c c u ra c y .   H i g h   a c c u ra c y   i n   re a l - t i m e   e m o t i o n   d e t e c t i o n .   S p e c i f i c   t o   s m a rt   h o m e   s e c u ri t y ,   n o t   g e n e ra l i z a b l e .   9   Re v i e w   o f   d e e p   l e a r n i n g   f o r   c r o w d   a n o m a l y   d e t e c t i o n .   P ro p o s e   t a x o n o m y   fo c r o w d   b e h a v i o a n a l y s i s .   V a ri o u s   d a t a s e t s   fo c r o w d   a n a l y s i s .   E m p h a s i z e s   t h e   n e e d   fo re a l - w o rl d   c h a l l e n g i n g   d a t a s e t s .   Bri n g s   e m o t i o n a l   a s p e c t s   i n t o   c ro w d   b e h a v i o s t u d i e s .   L a c k s   n e w   m e t h o d o l o g i c a l   c o n t r i b u t i o n s .   10   A d v a n c e d   F a k e   Im a g e - F e a t u re   N e t w o rk   ( A F IF N )   w i t h   D CT   a n d   Y   Cr  C b .   D e t e c t   fo r g e d   i m a g e s   t o   a d d r e s s   d i g i t a l   m e d i a   s e c u ri t y .   N o t   s p e c i f i e d .   O u t p e r f o r m s   e x i s t i n g   m o d e l s   i n   i m a g e   fo rg e r y   d e t e c t i o n .   E ffe c t i v e   i n   d i s t i n g u i s h i n g   r e a l   a n d   f a k e   i m a g e s .   L i m i t e d   i n fo r m a t i o n   o n   t h e   d a t a s e t   a n d   re a l - w o rl d   a p p l i c a b i l i t y .   11   F a c i a l   e m o t i o n   re c o g n i t i o n   a n d   t e x t   e m o t i o n   re c o g n i t i o n .   Id e n t i fy   a n d   p r e d i c t   a n x i e t y   i n   u n i v e r s i t y   s t u d e n t s .   A M A S - fo v a l i d a t i o n .   F a c i a l :   8 4 . 2 1 %   p r e c i s i o n ,   T e x t :   8 6 . 8 4 %   p r e c i s i o n .   E ffe c t i v e   e a rl y   d e t e c t i o n   o a n x i e t y .   L i m i t e d   t o   a n   a c a d e m i c   s e t t i n g ,   m a y   n e e d   t o   g e n e ra l i z e   b e t t e r.   12   Re v i e w   o f   t e c h n i q u e s   i n   v a ri o u s   m o d a l i t i e s   a n d   i n fo r m a t i o n   f u s i o n .   Re v i e w   o f   M E R   t e c h n i q u e s .   V a ri o u s   u n i m o d a l   a n d   m u l t i m o d a l   d a t a s e t s .   Co m p re h e n s i v e   u n d e r s t a n d i n g   o f   e m o t i o n   re c o g n i t i o n   p ro g r e s s .   Co v e r s   d i v e r s e   d o m a i n s   a n d   a p p l i c a t i o n s .   It   f o c u s e s   o n   re v i e w i n g   ra t h e r   t h a n   p r o p o s i n g   n e w   m e t h o d s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   40 ,   N o .   2 ,   N o v e m be r   20 25 1 0 0 1 - 1 01 0   1010   T a b l e   1 .   E m o t i o n   a n d   c r o w n   r e c o gn i t i o t e c hn i que s   ( C ont i nu e )   No   T e c h n i q u e   A i m   D a t a s e t   T y p e   O u t c o m e   A d v a n t a g e s   L i m i t a t i o n                 13   M u l t i m o d a l   fe a t u re   re p re s e n t a t i o n   w i t h   G CN   a n d   e n s e m b l e   l e a r n i n g .   Im p ro v e   s e n t i m e n t   re c o g n i t i o n   o f   o n l i n e   p u b l i c   o p i n i o n .   S i n a   W e i b o   d a t a   (CO V ID - 19  c o n t e x t ) .   F1 - s c o r e :   8 4 . 1 3 %   (s e n t i m e n t   p o l a ri t y ),   8 2 . 0 6 %   (f i n e - g ra i n e d ).   E n h a n c e s   s e n t i m e n t   re c o g n i t i o n   a c c u ra c y .   S p e c i f i c   t o   o n l i n e   p u b l i c   o p i n i o n ,   l i m i t e d   g e n e ra l i z a b i l i t y .   14   G N N   w i t h   f u n c t i o n a l   c o n n e c t i v i t y   a n d   a t t e n t i o n   m e c h a n i s m s .   E x p l o r e   t h e   c o n n e c t i o n   b e t w e e n   p a n i c   e m o t i o n   a n d   d ri v i n g   a b i l i t y   u s i n g   E E G .   S i m u l a t e d   d ri v i n g   e n v i r o n m e n t   d a t a .   Bi n a r y   c l a s s i f i c a t i o n :   9 1 . 5 %   a c c u ra c y .   E ffe c t i v e l y   m o n i t o r s   e m o t i o n a l   s t a t e   i n   a   d ri v i n g   c o n t e x t .   L i m i t e d   t o   a   s i m u l a t e d   e n v i r o n m e n t ,   r e a l - w o rl d   v a l i d a t i o n   i s   n e e d e d .   15   Re v i e w   o f   v i s u a l ,   a u d i t o r y ,   l i n g u i s t i c   m o d a l i t i e s   a n d   j o i n t   re p re s e n t a t i o n s .   Re v i e w   o f   u n i m o d a l   a n d   M E R   t e c h n i q u e s .   V a ri o u s   v i d e o   a n d   m u l t i m o d a l   d a t a s e t s .   Id e n t i f i e s   g a p s   a n d   s u g g e s t s   f u t u r e   re s e a rc h   d i r e c t i o n s .   Bro a d   r e v i e w   a c ro s s   m u l t i p l e   m o d a l i t i e s .   L a c k s   fo c u s   o n   p ro p o s i n g   n e w   m e t h o d s ,   m o r e   o a   re v i e w .       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S       S am e e r a h   F ar i s   K h l e b u s           i s   a   P hD   s t u de n t   a t   U n i v e r s i t y   o f   S f a x,   S f a x,   T un i s i a .   H e   ho l ds   a   B S c   i C o m pu t e r   S c i e nc e   a nd  a M S c   i D a t a   S e c ur i t y   f r o m   t he   D e pa r t m e nt   o f   C o m put e r   S c i e nc e ,   U n i v e r s i t y   o f   T e c hno l o gy ,   B a g hda d ,   I r a q.   H i s   r e s e a r c a r e a s   a r e   c o m put e r   s e c ur i t y ,   i m a g e   pr o c e s s i ng ,   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e nc e ,   m a c hi n e   l e a r ni ng ,   de e l e a r n i ng ,   na t ur a l   l a ng ua g e   p r o c e s s i ng ,   i n t e r n e t   o f   t h i ng s ,   c l o ud  c o m put i ng ,   a n di g i t a l   s i g na l   p r o c e s s i ng .   S a m e e r a h   ha s   pu bl i s he i n   s e r v e r   j o ur n a l s .   S he   c a n   be   c o nt a c t e a t   e m a i l :   s a m e e r a h . a l r a dh i @ uo i t c . e du . i q .           D r .   M o h am m e d   S al i h   M a h d i           r e c e i v e d   t h e   B . S c .   de g r e e   i n   C o m put e r   S c i e nc e ,   M . S c .   d e g r e e   i C l o ud  S e c ur i t y ,   a n t he   P h. D .   de g r e e   i n   C o m put e r   S c i e nc e   f r o m   U n i v e r s i t y   of   T e c hno l o gy ,   I r a q.   H e   i s   a A s s i s t a n t   P r o f e s s o r   a t   t he   B us i ne s s   I nf o r m a t i o C o l l e g e ,   U ni v e r s i t y   o f   I n f o r m a t i o n   T e c hno l o gy   a nd  C o m m uni c a t i o ns ,   I r a q.   H e   h a s   a ut h o r e o r   c o a ut ho r e m o r e   t h a 40  pu bl i c a t i o ns ,   w i t h   12  H - i nde a nd  o v e r   4 00  c i t a t i o ns .   H e r   r e s e a r c i nt e r e s t s   i nc l u de   i nc l ude   da t a   s e c ur i t y ,   s t e g a no g r a phy ,   i m a g e   p r o c e s s i ng ,   d a t a   c o m pr e s s i o n,   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e nc e ,   d a t a   m i ni ng ,   m a c h i ne   l e a r n i ng ,   de e p   l e a r ni ng ,   i n t e r ne t   o f   t h i ng s ,   c l o ud  c o m put i ng ,   qua nt um   c om put i ng   a n b l o c kc ha i t e c hno l o gy .   H e e   c a b e   c o nt a c t e a t   e m a i l :   m o ha m m e d. s a l i h@ uo i t c . e du. i q .         M o n j i   K h e r a l l ah           r e c e i v e h i s   r e c e i v e d   t h e   D i pl o m a   I ng ,   P hD ,   a nd  H U   de g r e e s   i e l e c t r i c a l   e ng i n e e r i ng   f r o m   E N I S ,   U n i v e r s i t y of   S f a x,   S f a x,   T u ni s i a   f r o m   19 89 - 201 2.   H e   i s   a   P r o f e s s o r   w i t t he   F a c ul t y   of   S c i e nc e ,   U ni v e r s i t y   of   S f a x,   T un i s i a .   H e   s e r v e a s   a E ng i n e e r   a t   t he   B i o t e c hno l o gy   C e nt e r ,   U ni v e r s i t y   o f   S f a f o r   f o ur t e e n   y e a r s .   D r .   M o nj i   i s   t he   f o unde r   o f   a   pr o f e s s i o na l   m a s t e r s   de g r e e :   M e t r o l o gy   a nd  I ndus t r i a l   I ns t r u m e nt a t i o a t   t he   F a c ul t y   of   S c i e nc e s ,   U ni v e r s i t y   of   S f a x,   T un i s i a .   H e   h a s   a u t ho r e o r   c o a ut ho r e m o r e   t ha 190   publ i c a t i o ns ,   w i t 28   H - i nd e x   a n d   o v e r   29 00   c i t a t i o ns .   H i s   r e s e a r c i n t e r e s t   i nc l ud e s   m a c hi ne   l e a r n i ng ,   d e e p   l e a r i ng ,   s i g na l   a nd   i m a g e   pr o c e s s i ng .   H e   c a b e   c o nt a c t e d   a t   e m a i l :   m o nj i . k he r a l l a h@f s s . u s f . t n.         P r o f .   A l i   D o u i k           r e c e i v e hi s   B . S . ,   M . S . ,   a nd   P h. D .   d e g r e e s   i n   e l e c t r i c a l   e ng i n e e r i n f r o m   E N S E T ,   T un i s   f r o m   198 8 - 1996 .   H e   a l s o   ha s   a   H D R   d e g r e e   i e l e c t r i c a l   e ng i ne e r i ng   f r o m   t he   U ni v e r s i t y   o f   M o na s t i r ,   M o na s t i r ,   T uni s i a ,   i 2 010 .   H e   i s   a t t a c he t o   t he   F a c u l t y   of   B i o t e c hno l o gy   a nd  B i o m o l e c ul a r   S c i e nc e s .   H e   i s   c ur r e n t l y   a   f ul l   p r o f e s s o r   w i t t h e   D e p a r t m e n t   o f   I ndus t r i a l   C o m put i ng ,   N a t i o na l   E ng i n e e r i ng   S c ho o l   o f   S o us s e .   P r e v i o us l y ,   he   w o r ke d   a t   t h e   N a t i o na l   E ng i n e e r i ng   S c ho o l   o f   M o na s t i r ,   f r o m   S e p t e m b e r   1 991   t o   S e pt e m be r   2014 .   H e   ha s   a ut ho r e o r   c o a ut ho r e d   m o r e   t ha 1 00   pub l i c a t i o ns ,   w i t 15  H - i nde x   a n o v e r   9 00  c i t a t i o ns .   P r o f .   A l i   r e s e a r c a r e a   i nc l ude   d i g i t a l   i m a g e   p r o c e s s i ng ,   a r t i f i c i a l   i nt e l l i g e nc e ,   m a c hi n e   l e a r ni ng ,   de e l e a r ni ng ,   a u t o m a t i c   c o nt r o l ,   o pt i m i z a t i o n,   a nd  e v o l ut i o na r y   a l g o r i t hm s .   H e   c a b e   c o nt a c t e d   a t   e m a i l :   a l i . do ui k @e n i s o . u - s o us s e . t n.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.