Apr, 2023

神经形态事件驱动的面部表情识别

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TL;DR本文介绍了新型事件相机对于人脸情绪识别的应用以及介绍一个 NEFER 数据集，经过实验证明，采用 NEFER 数据集和神经形态学的方法可以更有效地分析人脸微小而难以察觉的表情和它们所隐藏的情感。
发现论文，激发创造
  • 基于事件相机的脉冲神经网络面部表情识别（Spiking-Fer）

    本研究利用事件相机、脉冲神经网络及事件增强技术实现基于事件的面部表情识别，并与传统人工神经网络做性能比较，结果表明脉冲神经网络模型虽然能够实现较好的识别性能，但能耗仅为传统神经网络的 1/65。

    Apr, 2023

  • 神经形态学价值和唤起估计

    使用神经形态学数据从面部预测价值和唤醒值，并将训练模型直接应用于情绪识别任务。

    Jan, 2024

  • 神经形态学人脸分析：综述

    神经形态传感器是一类模仿生物视觉系统功能的成像设备，通过连续产生代表视野中光强或动态变化的事件，具有高时间分辨率和低延迟，对人脸建模具有重要意义和隐私保护视角。本文综述神经形态人脸分析领域的能力、挑战和新兴应用，勾勒出有前途的研究方向和待解决问题。

    Feb, 2024

  • 眨眼之间：基于事件的情绪识别

    我们介绍了一种可穿戴的单眼情绪识别设备和一种能够实时识别部分情绪观察的情绪识别方法，该方法对光照条件的变化具有鲁棒性。

    Oct, 2023

  • 基于图学习的神经形态成像和分类

    提出了一种新的图表示方法将事件数据与图转换器相结合，用于准确的神经形态分类任务。通过广泛实验表明，该方法在仅有少量事件和有限计算资源的困难真实场景中表现出优异效果，为嵌入移动设备的神经形态应用开辟了道路。

    Sep, 2023

  • 基于事件相机的物体识别的注意力机制

    本文提出了基于视觉关注的两种事件视觉注意力模型，一种通过跟踪视野内的事件活动来定位关注区域，另一种基于 DRAW 神经模型和全微分注意力程序，使用 Phased LSTM 识别网络作为基线参考模型并在四个数据集上进行验证，获得了在平移和尺度不变性方面的提升。

    Jul, 2018

  • 真实情绪映射：实时新闻中面部表情基准测试

    使用从逼真的新闻视频中提取的面部地标的情感识别的一种新方法，采用图神经网络分析面部地标的几何和空间关系，提高情感识别的理解和准确性。该方法通过构建基准数据集展示了其可行性和潜力，为情感识别技术的未来研究指明了新的方向。

    Apr, 2024

  • 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

  • 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