May, 2023

持续面部表情识别：基准测试

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TL;DR本文提出了 Continual Facial Expression Recognition（ConFER）基准测试，评估了不同的 Continual Learning（CL）方法在面部表情识别任务中的性能，表明 CL 技术在不同的学习设置下能够实现多个数据集上的最先进的性能，因此促进了关于将 CL 原则应用于人类面部表情的行为理解中的益处和挑战的讨论。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 在野外使用平衡数据集进行的深度面部表情识别基准测试

    基于大规模 FER 数据集的广泛实验和实践交叉验证，本文对多种网络架构进行排名，并给出了在真实情景中应用深度 FER 方法的一些推荐。此外，还讨论了实际 FER 应用中的潜在道德规范，隐私问题和法规。

    Nov, 2023

  • 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

  • EmoCLIP: 一种用于零样本视频人脸表情识别的视觉 - 语言方法

    通过采用样本级文本描述（即上下文、表情或情感线索的标题）作为自然语言监督，我们提出了一种新颖的视觉 - 语言模型，旨在增强丰富的潜在表示的学习，以进行零样本分类。通过对四个流行的动态情感识别数据集进行模型测试，我们发现与基线方法相比，该方法在零样本视频情感识别方面表现出显著的改进，并在精神健康症状估计等下游任务中取得与人类专家相当或更优的性能。

    Oct, 2023

  • 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

  • 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

  • 利用对比预训练的主动学习进行面部表情识别

    深度学习在面部表情识别方面发挥了重要作用，但标记数据获取需要巨大人力和财力投入，研究发现已有的主动学习方法在面部表情识别上表现不佳，为解决该问题，提出了对比自监督预训练方法，通过两步骤的方法，相较于随机采样提高了 9.2% 的准确度。

    Jul, 2023

  • 多视角配对条件随机森林实现的动态姿态稳健的面部表情识别

    本文提出了一种使用条件随机森林从视频中捕捉表情变化的低级表达式转换模式的方法，通过对影片中每个前一帧生成的树进行预测，并通过时间平均来获得鲁棒性估计，进而提升面部表情分类的性能及精度。

    Jul, 2016

  • OUS：场景引导的动态面部表情识别

    通过研究场景上下文对动态面部表情识别的影响，我们发现当前的识别方法忽视了情境对表情的影响，我们将之称为刚性认知问题。为了更好地模拟人类认知情绪的方式，我们提出了一种整体理解场景的动态面部表情识别方法（OUS），该方法有效地整合了场景和面部特征，成功地理解了场景背景和情绪表达之间的复杂关系。OUS 在两个最大的动态面部表情识别数据集 DFEW 和 FERV39k 上进行了广泛的实验证明，明显优于现有的方法。

    May, 2024