Mar, 2018

面部动作单元识别的深层结构推理网络

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TL;DR本文提出了一种基于深度神经网络的面部表情识别算法，通过学习局部和全局特征，以及类似于图推理方法的消息传递算法，显著提高了在 BP4D 和 DISFA 数据集上的表现。
facial expressionsaction unitsdeep neural architecturemessage passing algorithmgraphical model inference
发现论文，激发创造
  • 面部动作单元检测深度模型的快速有效适应

    本文介绍了一个基于深度学习和元学习的人脸动作单元检测方法，可以在处理新的任务（新的单元或主体）时快速地适应，并在 BP4D 和 DISFA 数据集上通过测试，证明使用少量标记样本即可实现模型的适应。

    Sep, 2019

  • 面部行动单元检测的全局到局部表情感知嵌入

    本文提出了一种用于促进 AU 检测的新型细粒度全局表情表示编码器以及设计了用于为每个 AU 生成本地面部特征的本地 AU 特征模块。实验结果表明，我们的方法优于现有方法并在 BP4D、DISFA 和 BP4D + 等广泛使用的面部数据集上实现了最先进的性能。

    Oct, 2022

  • 面部动作单元强度估计的深度结构化学习

    本文提出一种基于条件随机场的 Copula CNN 深度学习方法，用于模型化面部表情中的多变量有序变量的结构，并从中提取出复杂的特征表达。通过在新引进的均衡批量迭代训练算法和深度 CNN 特征编码层中联合优化这些 CLIQUES，显著提高了面部表情分析性能。

    Apr, 2017

  • 全局 - 局部表情嵌入辅助面部动作单元检测

    本研究旨在使用没有 AU 标签的表情数据集来促进 AU 检测，开发了一种名为 GLEE-Net 的新型 AU 检测框架，其中包括三个分支来提取独立于身份的表情特征，并通过 Transformer 多标签分类器来融合所有表示以进行 AU 检测。实验表明，该方法在 DISFA，BP4D 和 BP4D + 数据集上显著优于目前的最先进技术。

    Oct, 2022

  • 深度自适应关注：面部动作单元检测和人脸对齐

    本文提出了一种新颖的端到端深度学习框架以实现联合的面部动作单元检测和面部对齐任务，并通过在本地和全局特征中添加关注学习模块以提取精确的局部特征，在 BP4D 和 DISFA 基准测试上取得了显著的性能优势。

    Mar, 2018

  • 基于多维边缘特征的面部表情动作单元关系图学习

    本文提出了一种基于深度学习的 AU 关系建模方法，通过学习多维边特征与节点特征来描述面部表情不同组合之间的关系特征，从而实现更准确的 AU 识别。我们在 BP4D 和 DISFA 数据集上的实验结果表明，我们的方法不仅在各项识别指标上取得最优结果，而且可以轻松嵌入到不同的模型中。

    May, 2022

  • 使用注意力和关系学习进行面部动作单元检测

    本文提出了一种基于深度学习的端到端注意力关系学习框架，用于面部动作单元（AU）检测。通过自适应地学习通道和空间注意力以选择和提取与 AU 相关的局部特征，并进一步捕获 AU 的像素级关系以提炼更多相关的局部特征，该方法在 AU 检测和强度估计方面均优于目前最先进的方法，并能在严重的遮挡和大姿态下工作。

    Aug, 2018

  • 多尺度动态和分层关系建模用于面部运动单元识别

    本文提出了一种综合模型多尺度面部动作单元相关的动态和分层时空关系，以实现面部动作单元的发生识别。实验结果表明，该方法在面部动作单元发生识别领域具有新的最先进水平。

    Apr, 2024

  • 基于区域的面部动作单元对抗合成

    本文提出了一种面部动作单元（AU）级别的面部表情合成方法，使用基于 AU 注释的本地注意条件生成对抗网络（LAC-GAN）控制 AU 状态，并使用非配对训练数据训练操纵模块， 在常用的 BP4D 数据集上进行定量和定性评估以验证该方法的有效性。

    Oct, 2019

  • 3D 面部动作单元的有条件对抗合成

    本文提出了一种基于 3D 形态模型的面部图像综合框架，可以通过给定目标 AU 标签生成生成新的表情参数和面部图像来增强面部表情识别数据，并在基准 DISFA 数据集上表现出良好的增强效果和 AU 强度估计性能。

    Feb, 2018