Mar, 2015

深度时空外观 - 几何网络用于面部表情识别

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TL;DR本文介绍了一种使用深度学习技术自动提取面部表情识别所需信息特征的方法，通过两个不同的深度学习模型使得我们在 CK + 和 Oulu-CASIA 数据库上，获得了优于其他现有方法的性能表现。
facial expression recognitiontemporal informationdeep learninggeometry featuresappearance features
发现论文，激发创造
  • 深情感：利用注意力卷积网络进行面部表情识别

    该文介绍了针对面部表情识别问题，提出了一种基于注意力卷积网络的深度学习方法，并采用可视化技术确定了识别不同情绪对应的重要面部区域，相比先前的模型在多个数据集上都取得了明显的改进。

    Feb, 2019

  • 基于增强式深度 3D 卷积神经网络的人脸表情识别

    本篇研究提出了在视频中进行情感识别的 3D 卷积神经网络方法，使用 3D Inception-ResNet 层及 LSTM 单元，从面部图像中提取空间关系和不同帧之间的时间关系，并利用面部关键点作为输入，该方法在四个公开数据库上的表现超过了现有最先进技术。

    May, 2017

  • 基于深度学习的时空面部特征视觉语音识别

    本研究提出了一种利用面部识别和语言时的面部特征运动的身份验证过程，该过程不受语言限制且在低资源计算环境中具有 96.1% 准确率的表现。

    Apr, 2023

  • 用于识别自发微表情的时空循环卷积神经网络

    本研究提出了一种利用深度循环卷积神经网络进行微表情识别的方法，该方法能够捕捉微表情序列的时空变化，相对于现有的其他方法，该方法表现更为优异。

    Jan, 2019

  • 通过精确几何特征提高 Deepfakes 检测的效率与健壮性

    LRNet 是一种有效且鲁棒的检测 Deepfakes 视频的框架，通过对精确几何特征的时间建模来挖掘深度伪造视频的时间特征，并对其进行有效利用，相较于以往的方法更轻量级且更易于训练，在高度压缩或噪声受损的情况下依然具有鲁棒性。

    Apr, 2021

  • 基于卷积神经网络和条件随机场的时空面部表情识别

    本文提出了一种基于深度卷积神经网络和条件随机场模型的视频面部表情识别方法，该模型从面部图像中提取空间信息和视频帧之间的时间关系，并在三个公共数据库上进行了实验证明，该模型在跨数据库实验中表现出色，并在主体独立实验中获得与现有模型相当的成果。

    Mar, 2017

  • 重新审视面部关键点检测：使用深度神经网络的高效方法

    本研究旨在评估迁移学习模型，包括 MobileNetV2 和 NasNetMobile，以及自定义 CNN 体系结构，在模型大小、参数和推理时间方面开发高效的深度学习模型，并研究数据增强和微调对这些模型的影响。MobileNetV2 体系结构产生了最低的 RMSE 和推理时间，而以人工优化的 CNN 体系结构与 Auto Keras 调整的体系结构表现类似。

    May, 2022

  • 基于时空特征的深度伪造视频普适检测

    通过使用 3D CNN 建立时空特征提取模型，我们提出了一种新的深度伪造视频检测方法，相比于现有方法能更准确地进行分类，并且经过测试表现出更强的通用能力。

    Oct, 2020

  • 基于面部标志和神经网络的实时面部表情识别

    本研究提出了一种基于静态图片实现的轻量级算法，用于实时进行人脸表情识别、情绪分类和特征提取。 Multi-Layer Perceptron (MLP) 神经网络是基于前面的算法进行训练的，提取几何和纹理特征，生成特征向量，用于训练三层 MLP，其测试准确度达到 96%。

    Jan, 2022

  • 面部表情识别的深层生成对比网络

    通过利用对比表示，该文介绍了一种基于生成模型与辨析模型相结合的深度神经网络，对人脸表情进行识别并提高识别准确率。

    Mar, 2017