Mar, 2021

野外情感分析：愉悦度 - 唤起度、表情、动作单元和统一框架

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TL;DR本文介绍了利用深度学习方法对情感进行分析与识别的相关研究，以及在真实情境下（in-the-wild）数据上进行大规模情感分析所需深度神经网络的架构设计，并提出了一种基于多任务学习和整体框架的方法，通过改进现有的情感识别技术来提高情感识别效果。
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发现论文，激发创造
  • 一种多任务学习与生成框架：情感价值 - 唤起度、动作单位和基本表情

    本论文针对情感分析的各个领域进行了研究，提出了基于神经网络的多任务学习方法，该方法有效地应用于 Aff-Wild 情感数据库的新注释部分并实现了良好的性能。

    Nov, 2018

  • 情感、表情、动作单元识别：Aff-Wild2，多任务学习和 ArcFace

    这篇文章介绍了 Aff-Wild2 这一大型野外数据库，以进行情感识别，通过 CNN 和 CNN-RNN 架构的视觉和音频模型，实现了情感识别任务的最先进性能，并使用 ArcFace 损失函数训练各种新的网络，并取得较与现有技术相比，更好的效果

    Sep, 2019

  • 野外条件下的深度情感预测：Aff-Wild 数据库和挑战，深度架构以及未来展望

    本文介绍了一种基于视觉信号的深度神经网络自动识别情感的方法，提出了适用于情感识别算法训练和评估的 Aff-Wild Benchmark，以及使用这一数据库 achieving best performances both for dimensional, as well as categorical emotion recognition，成为情感识别领域的最好表现之一。

    Apr, 2018

  • Aff-Wild2: 将 Aff-Wild 数据库扩展到情感识别领域

    利用扩展的 Aff-Wild 数据集和联合卷积 - 循环神经网络构架，本文分别在特定数据库和跨数据库实验中，发掘了这一神经网络模型对情感识别和分析中的应用前景，并引用了情感范畴的简述模型 circumplex model 进行表述。

    Nov, 2018

  • 移动设备人脸表情、价值、唤起和动作单元的帧级预测

    本文提出了一种基于单个预训练 AffectNet 的 EfficientNet 模型提取面部特征的新颖的帧级情感识别算法，可以实现移动设备上的实时视频人脸情感分析，在第三届野外情感行为分析（ABAW）竞赛的大规模 Aff-Wild2 数据集上，与 VggFace 基线相比，我们的简单模型在单任务表情分类、趋势 - 觉醒估计和表情分类的验证集中的性能指标高 0.15-0.2，由于简单性，我们的方法可以被视为四个子挑战的新基准。

    Mar, 2022

  • AffectNet：野外面部表情、好感度和唤起度计算的数据库

    该研究收集并准备公开发布了一个名为 AffectNet 的数据库，包含 100 多万张网络图片，其中大约半数手动注释了 7 种离散面部表情和不同情绪模型的愉悦和唤起度强度，并使用两个深度神经网络对分类模型的图像进行分类和预测情感的愉悦和唤起度强度。

    Aug, 2017

  • 第二届 ABAW2 比赛中用于多任务情感识别的先前辅助流网络

    该研究提出了一种利用多任务流网络和先进面部表情嵌入的方法，在面对不同的情感表示时，有效地进行情感自动识别。

    Jul, 2021

  • 第六届 ABAW 比赛中的 HSEmotion 团队：面部表情、情绪价值 - 唤醒度和情绪强度预测

    本论文介绍了利用预训练的深度模型在静态照片上提取可靠情感特征的可能性，并通过多任务场景中的轻量级模型来识别面部表情、价值和唤起。实验结果表明，与现有的非集成技术相比，我们的方法显著提高了验证集上的质量指标。

    Mar, 2024

  • 从活动识别的角度进行情绪识别

    通过探索深度学习体系结构在持续情感识别方面的应用，我们提出了一种新颖的三流端到端深度学习回归流程，其中包含一个注意力机制，该机制是基于多个最先进的动作识别系统的子模块的一种组合设计。定量分析表明，所提出的模型优于情感识别和动作识别模型的多个标准基线。

    Mar, 2024

  • ABAW: 情感价值评估、表情识别、动作单元检测和多任务学习挑战

    本文介绍了第三届 ABAW 竞赛，该竞赛以自动情感分析为目标，并包括四个挑战：单任务价值 - 唤醒估计、单任务表情分类、单任务动作单元检测和多任务学习。在此基础上，我们概述了竞赛数据集、评估指标及基准系统。

    Feb, 2022