May, 2018

通过热图回归实现联合动作单元定位和强度估计

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TL;DR本论文提出了一种监督学习方法，同时实现面部动作单位（AU）的本地化和强度估计，通过热图回归直接和联合估计所有 AU 强度和其可能导致可见变化的面部位置，旨在学习每 AU 的每个空间位置的得分。在 BP4D 数据集中，该方法取得了最新技术水平，同时对位移误差具有稳健性。
facial action unitsupervised learningheatmap regressionpixel-wise regressionbp4d dataset
发现论文，激发创造
  • 基于动态图卷积和语义对应学习的面部表情动作单元强度估计

    本论文提出了一种新的学习框架，通过建立特征映射之间的语义对应关系自动学习 AU 之间的潜在联系，从而实现面部动作单元的强度估计，其中语义对应卷积模块（SCC 模块）可以提高特征的可辨识性，并且在两个基准数据集上展现了显著的性能优越性。

    Apr, 2020

  • 自监督表示下的面部动作单元检测和强度估计

    本研究介绍了一种使用自监督学习方法的面部表情识别模型 MAE-Face，该模型在只 Fine-tune 1% 的数据集的情况下也可以取得较好的 AU 检测和 AU 强度估计结果.

    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

  • 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

  • 面部动作单元自监督区域和时间辅助任务识别

    本文提出了一种基于自监督学习方法的区域和时序辅助任务学习框架（RTATL），通过考虑面部动作单元（AU）的属性，设计了 RoI 修复和基于单张图像的光流估计两个辅助任务，以更好地捕捉 AU 的局部特征、相互关系和运动线索，并在 BP4D 和 DISFA 数据集上进行了广泛的实验，在 AU 识别方面取得了最新的最优性能。

    Jul, 2021

  • 通过联合学习面部关键点检测和领域分离与重构来提升面部动作单位检测

    提出了一种新的 AU 检测框架，其中引入了多任务学习，通过共享同构面部提取模块的参数来共同学习 AU 领域分离和重建以及面部标志检测。此外，提出了一种基于对比学习和改进的对比损失的新特征对齐方案，通过添加四个中间监督器来促进特征重建过程。在两个基准测试上的实验结果表明，对于野外 AU 检测，我们优于现有的方法。

    Oct, 2023

  • 区域适应、多标签学习和最优时序融合的动作部位检测

    提出一种深度学习框架来解决面部分析中动作单元检测中不同面部区域的对齐问题、时间信息的有效融合问题、以及多标签模型的训练问题，该方法结合了 ROI 适应性、多标签学习和基于 LSTM 的时间融合，评估结果表明，相较于现有技术在 BP4D 和 DISFA 数据集上，该方法平均提高 13％和 25％的检测准确率，取得了显著的性能提升。

    Apr, 2017

  • 学习对比特征表示用于面部动作单元检测

    通过引入一种增强的对比学习框架并结合监督和自监督信号，以获取具有区分性的特征，本研究通过样本采样、重加权策略以及损失函数 AUNCE 等方法，针对面部运动单元（AU）检测中困扰的像素级学习问题、标签噪音和 AU 类型不平衡等挑战，取得了优于最先进方法的优秀性能。

    Feb, 2024

  • 多标签面部动作单元检测的时空线索建模

    提出了一种基于混合网络体系结构的面部动作单元检测方法，可同时处理面部表情解码中的三个问题：空间表示，时间建模和 AU 相关性。

    Aug, 2016

  • J (A) A-Net: 适应性注意力联合检测面部动作单元与面部对齐

    本文提出了一种用于联合面部动作单元检测和面部对齐的深度学习框架，通过学习多尺度共享特征，将面部对齐特征和全局特征与调整后的局部特征相结合，采用自适应注意力学习模块来调整 AU 的注意力图，实现了更好的 AU 检测表现，可适应不规则的 AU 区域，有望在面部识别领域有更广泛的应用。

    Mar, 2020