Nov, 2023

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

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TL;DR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。
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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

  • 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

  • FERV39k：面部表情视频识别的大规模多场景数据集

    本文介绍了最近的一个研究项目，针对静态图像表情的识别，构建了一个大规模的视频多场景数据集 FERV39k，为 FER 算法的性能评估提供了一个更实际的场景，提出了一种融合三个方面构建这种数据集的方法，并提供了四种基线框架的实验基准和对其在不同场景下性能的进一步分析，为未来的研究提出了一些挑战性问题。

    Mar, 2022

  • 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

  • 持续面部表情识别：基准测试

    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。

    May, 2023

  • InFER：一个多种族的印度面部表情识别数据集

    本研究提供了 InFER 数据集，该数据集是一个真实世界的多种族印度面部表情识别数据集，包含了 10,200 张图片和 4,200 个短视频，共计七种基本面部表情。该数据集包含了来自印度次大陆非常多元化族裔的 600 位受试者的姿态表情以及从互联网上众包得到的 6000 张自发 / 做作的表情。通过对数据集上基准和深度 FER 方法的实验结果，证实了该数据集在实际应用中的可用性。

    Sep, 2023

  • 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

  • 面部表情识别中性别刻板印象的影响

    本文介绍了关于面部表情识别中存在的人口统计偏见的问题，通过使用公共数据集进行实证研究，发现其结果表明在全球统计上存在的偏见并不意味着有利于所有人群，需要对歧视性偏见进行彻底分析和处理。

    Oct, 2022

  • 通过半监督预训练和时间建模探索面部表情识别

    我们提出了一种半监督学习技术来生成未标记面部数据的表情类别伪标签以解决有限 FER 数据集的泛化能力问题，并采用均匀抽样和去偏反馈学习策略来应对数据集中的类别不平衡问题和半监督学习中的数据偏差问题。此外，引入了时间编码器来学习和捕捉静态图像之间的临近表情特征的时间关系，并在第 6 届 ABAW 竞赛中在官方验证集上取得了优秀的成绩，充分证实了我们提出方法的有效性和竞争力。

    Mar, 2024

  • 利用遗传算法进行面部表情识别的神经架构搜索

    本研究提出一种基于遗传算法的编码解码机制来自动进化卷积神经网络进行面部表情识别，实验结果表明其在 CK + 和 FERG 数据集上取得了最佳结果，在 JAFFE 数据集上也有竞争力。

    Apr, 2023