这篇文章[1]是北邮的邓伟洪教授关于深度人脸表情识别(Deep Facial Expression Recognition,DFER)(情感识别)的一篇综述性文章,该文章被计算机视觉顶会CVPR收录。对于像我这样对情感识别感兴趣,但又没做过具体应用的小白来说研读这篇文章再合适不过了。 介绍 表情可以说是一门世界语,不分国界、种族以及性别,可...
CK+[Z. Zhang, P. Luo, C. L. Chen, and X. Tang, “From facial expression recognition to interpersonal relation prediction,”]98.9 MMI[A. Mollahosseini, D. Chan, and M. H. Mahoor, “Going deeper in facial expression recognition using deep neural networks,”]77.9 FER2013[C. Pramerdorfer...
Facial expression recognitionFacial action unit intensity estimationOcclusion regularizationData augmentationCNNIn computer vision, occlusions are mainly known as a challenge to cope with. For instance, partial occlusions of the face may lower the performance of facial expression recognition systems. However,...
文献阅读:Towards Semi-Supervised Deep Facial Expression Recognition with An Adaptive Confidence Margin 南萩er 只选择部分未标记的数据来训练大多数半监督学习方法的模型,其置信度分数通常高于预定义的阈值(即置信度)。应该通过使用所有未标记的数据来进一步提高识别性能。在本文中,学习了自适应置信裕度(Ada-CM),以...
Li, Y., Zeng, J., Shan, S., Chen, X.: Occlusion aware facial expression recognition using CNN with attention mechanism. IEEE Trans. Image Process. 28(5), 2439–2450 (2018) 增强方法: a)Bengio, Y., et al.: Deep learners benefit more from out-of-distribution examples. In: Proceedings...
标题:Towards Semi-Supervised Deep Facial Expression Recognition with An Adaptive Confidence Margin 作者:Hangyu Li, Nannan Wang, Xi Yang, Xiaoyu Wang, Xinbo Gao (Xidian University, The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen), Chongqing University of Posts and Telecommunications) 发表:CVPR 2022 文章...
人脸表情识别论文阅读笔记1:A Compact Deep Learning Model for Robust Facial Expression Recognition,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
该论文从4各方面(应用领域、表情数据库、识别流程和表情识别的算法)讲述了基于深度学习的表情识别在近几年的发展情况。 该论文根据表情数据库中图像的类型,把基于深度学习的表情识别算法分成了基于静态和基于动态序列的表情识别算法。本次我先跟大家介绍基于静态图像的表情识别算法。
facial expression recognition with deep learning 面部表情识别是计算机视觉领域中的一个重要应用,它可以通过对人脸图像进行分析,准确地识别出面部表情,从而实现情感识别、智能交互等多种应用。近年来,随着深度学习技术的发展,面部表情识别的准确率和效率得到了显著提高。 深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,它可以...
[论文][表情识别]Towards Semi-Supervised Deep Facial Expression Recognition with An Adaptive Confidence Margin 论文基本情况 发表时间及刊物/会议:2022 CVPR 发表单位:西安电子科技大学, 香港中文大学,重庆邮电大学 问题背景 在大部分半监督学习方法中,一般而言,只有部分置信度高于提前设置的阈值的无标签数据被利用。