AAAIApr, 2020

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

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TL;DR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。
facial action unitsintensity estimationlearning frameworksemantic correspondencesscc module
发现论文，激发创造
  • 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

  • 通过热图回归实现联合动作单元定位和强度估计

    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。

    May, 2018

  • 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

  • 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

  • 多尺度推进的自适应相关学习用于面部动作单元检测

    提出了一种自适应 AU 相关性学习方法，通过在网络的不同阶段高效利用不同级别的 AU 运动和情感表示信息，自适应地学习和更新 AU 相关图，并结合多尺度特征学习方法，实现更强大的面部行动单元检测表现。

    Aug, 2023

  • 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

  • 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

  • 面部动作单元识别的语义关系引导表示学习

    本研究提出了基于知识图谱的面部动作单位识别建模框架，采用深层神经网络框架结合全局图神经网络进行语义关系传播，旨在增强面部区域特征提取提高面部表情识别性能，实验表明该方法在面部动作单位识别上取得了最佳表现。

    Apr, 2019

  • 人脸动作单元检测的个体无关对比学习

    本研究提出了一种自监督对比学习方法，从大量未标注的面部视频中学习面部动作单元的表示，以解决缺乏数据的问题，并通过跨身份重建机制学习人物无关的表示。实验结果表明，所学习的面部动作单元表示对于动作单元检测具有较好的区分度，并且在自监督和有监督的动作单元检测方法之间显著减小了性能差距。

    Mar, 2024

  • 面部动作单元识别的深层结构推理网络

    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。

    Mar, 2018