Jul, 2018

一种用于群体级情感识别的注意力模型

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TL;DR本文提出了一种新的方法，使用全局表示和局部表示的相互补充信息对包含人群的图像进行情感分类，其中，使用卷积神经网络 (CNN) 学习图像的全局表示，通过注意力机制合并面部特征获得局部表示，将两种表示独立学习后通过级联融合，采用多种变化的模型组成的集成方法在 EmotiW 2018 群体情感识别挑战中取得了 64.83% 的测试集准确率，排名挑战参赛者的第 4 位。
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发现论文，激发创造
  • 使用人脸识别的迁移学习进行群体级别情绪识别

    本文描述了我们在第五届 Emotion Recognition in the Wild（EmotiW 2017）小组级情感识别子挑战赛中使用的算法方法，其中我们使用了卷积神经网络来提取检测到的脸部的特征向量，而不是传统的预训练情感识别问题。最终，我们的管道中学习了一个随机森林集成分类器来预测情感分数，该集成分类器在实验研究中显示出与其他探索技术相比最低的错误率。

    Sep, 2017

  • 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

  • 面部表情识别的多区域融合卷积神经网络

    提出了一种基于 Multi-Region Ensemble CNN (MRE-CNN) 框架的面部表情识别方法，结合深度学习方法和 CNN，同时捕捉全局和局部特征确定面部表情，经过实验证明，取得了最新的识别精度。

    Jul, 2018

  • 利用预训练于大型人脸识别数据集上的卷积神经网络进行视频情感分类

    本文提出了一种由多个利用卷积神经网络和大规模人脸识别数据集进行训练得到的强大行业级人脸识别网络组成的集成模型，该模型对视频中的空间和音频特征进行捕获，从而提高情绪识别的准确性，并在不使用视觉时间信息的情况下，将测试集的最佳结果提高了约 1％，实现了 60.03％的分类准确度。

    Nov, 2017

  • 采用隐私合规特征进行野外多模态群体情绪识别

    本研究在 EmotiW Challenge 2023 中探索了符合隐私规范的野外群体情绪识别。提出的多模态模型通过视频和音频分支以及跨模态注意力实现，使用全局特征而避免使用个体特征，仅依靠分布在视频中的 5 个均匀帧即可达到相当高的准确率。

    Dec, 2023

  • 图像情感识别的高层次语境表示

    本文提出了一种从图像中提取高级语境表示的方法，利用单个线索和单个编码流与情感相关联，并且该模型的执行效率比以前的模型更高，其在 EMOTIC 数据集上达到了 0.3002 的 mAP 并且能够在消费级硬件上以每秒大约 90 帧的速度执行，容易部署在解决与情感识别相关的现实问题中。

    May, 2023

  • 多模态本地 - 全局排名融合情感识别

    研究了通过综合考虑人员独立和相对依赖角度进行情感识别的方法，该方法使用 Bayesian 排序算法推断全局相对情感排名，最终的情感识别是通过对直接预测和来自本地全局排序的相对情感排名的综合考虑而实现的。

    Aug, 2018

  • 一种个性化情感记忆神经模型，用于提高情感识别能力

    本论文提出了一个基于有条件的对抗自动编码器的神经模型和增长可变网络的方法，用于识别和区分个性化和在线面部表情的情绪，取得了最先进的表现，还包括削减研究和神经可视化，以解释我们的模型行为。

    Apr, 2019

  • 基于多任务学习的多情感描述符合集模型

    本文介绍我们在第四届野外情感行为分析竞赛中提交的方法，将提供的面部和面部周围背景的完整信息用于多任务学习挑战，使用 InceptionNet V3 模型提取深度特征，从而得出对情绪的分类和评估

    Jul, 2022

  • EmoNets: 多模深度学习方法用于视频情感识别

    本研究使用深度学习技术，以多模态方式，使用面部检测、音频流等模态，探索影片情感识别模型，成果在 2013 年的 EmotiW 挑战中成为获胜者，并在 2014 年的数据集上实现了约 47.67% 的准确率。

    Mar, 2015