Automated facial expression recognition (FER) has remained a challenging and
interesting problem. Despite efforts made in developing various methods for
FER, existing approaches traditionally lack generalizability when applied to
unseen images or those that are captured in wild setting
创新的 DrFER 方法在 3D 人脸领域引入了概念上的解缠表示学习方法,通过使用双分支框架,有效地将表情信息与身份信息解耦,并通过重新配置损失函数和网络结构适应于点云数据,从而提高了框架在识别面部表情方面的能力,即使在涉及不同头部姿势的情况下,经过对 BU-3DFE 和 Bosphorus 数据集进行的广泛评估表明,DrFER 超过了其他 3D FER 方法的性能。