Feb, 2019

深情感：利用注意力卷积网络进行面部表情识别

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TL;DR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。
facial expression recognitiondeep learningattentional convolutional networkemotion detectionvisualization technique
发现论文，激发创造
  • 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

  • 利用深度神经网络深入进行面部表情识别

    提出了一种深度神经网络构架，可在多个公共面部数据库上进行面部表情识别，并且在精度和训练时间上优于传统卷积神经网络和现有方法。

    Nov, 2015

  • 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

  • 使用视觉显著性和深度学习进行面部表情识别

    我们开发了一个卷积神经网络来识别人类面部表情。我们将已有的卷积神经网络模型 fine-tune 到 CFEE 和 RaFD 数据集，测试准确率分别为 74.79% 和 95.71%。通过在一个数据集上训练模型，在另一个数据集上测试可以牵扯到泛化的结果，最广泛的实验中测试集的 top-1 准确率为 65.39%。

    Aug, 2017

  • 深度面部表情识别研究综述

    深度神经网络在面部表情识别中的应用、数据集和算法，针对过拟合和灯光、头部姿态等问题，分析和总结静态和动态图像序列的最新模型和性能，并探讨未来的发展方向和挑战。

    Apr, 2018

  • 基于混合模型的实时情绪识别与预测

    本研究提出了一种结合深度卷积神经网络（DCNN）和 Haar Cascade 深度学习架构的混合模型，用于将实时和数字面部图像分类到七种面部表情类别之一。实验结果表明，与其他模型相比，该架构在分类性能上具有显著优势，并且准确率高达 70％，执行时间短，为 2098.8 秒。

    Jun, 2022

  • 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

  • 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

  • 视频面部表情识别的框架注意力网络

    本文提出了 Frame Attention Networks（FAN）来自动突出视频中具有区分度的帧，进行面部特征的集成，并在 CK + 和 AFEW8.0 数据集上展开了广泛的实验，其效果表现出优越的性能，超过了基于 CNN 的其他方法并在 CK + 上取得了最优秀的性能。

    Jun, 2019

  • 深度和手工特征的本地学习用于面部表情识别

    通过使用卷积神经网络自动学习的特征和由视觉单词的袋子模型计算的手工特征相结合的方法进行面部表情识别，然后使用三步的局部学习框架进行类别标签预测，得出了目前最佳结果。

    Apr, 2018