Mar, 2024

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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • HSE-NN 队参加第四届 ABAW 比赛：多任务情感识别与学习合成图像

    本篇论文主要探究了利用多任务学习技术，在静态照片上进行面部表情、愉悦度和唤起度的识别。在使用合成数据学习的挑战中，MT-EmotiEffNet 模型的学习效果得到了显著提高，同时在预训练集和微调集上进行的预测结果也取得了优异表现。

    Jul, 2022

  • ABAW：情感价值 - 唤醒评估，表情识别，行为单位检测和情感反应强度评估挑战

    本文介绍了于 CVPR 2023 会议举办的第五届 Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) Competition，其中包括四个挑战，使用了两个数据集，分别是 Aff-Wild2 database 和 Hume-Reaction dataset，这些挑战包括单任务的情感估计、表情分类、动作单位检测和情绪反应强度估计。

    Mar, 2023

  • 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

  • 基于多任务学习的多情感描述符合集模型

    本文介绍我们在第四届野外情感行为分析竞赛中提交的方法，将提供的面部和面部周围背景的完整信息用于多任务学习挑战，使用 InceptionNet V3 模型提取深度特征，从而得出对情绪的分类和评估

    Jul, 2022

  • 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

  • 基于 Transformer 的多模态信息融合用于面部表情分析

    本研究介绍了一种基于多模态特征和 Transformer 的统一框架，用于情感行为分析和表情识别任务，同时运用数据平衡和增强方法进一步提高模型性能。实验证明，该方法在 ABAW3 竞赛中在 EXPR 和 AU 方面排名第一。

    Mar, 2022

  • SUN 团队在 ABAW 2024 竞赛中的贡献：音频视觉的情感倾向与表达识别

    通过调查音频和视觉深度学习方法，为非控制环境中的情绪识别问题提供有效的体系结构。使用基于微调的卷积神经网络（CNN）和公共维度情绪模型（PDEM）进行视频和音频模态的比较，并使用这些多阶段训练的模态特定的深度神经网络（DNN）的嵌入来比较替代的时间建模和融合策略。在 ABAW'24 挑战协议下，对 AffWild2 数据集进行了结果报告。

    Mar, 2024

  • 基于深度神经网络视频融合的面部表情分类 —— 第三届 ABAW3 竞赛

    本研究使用 Transformer 机制，结合鲁棒表示编码和表示融合进行表情分类，结果表明该模型在 Aff-Wild2 数据集上表现有效。

    Mar, 2022

  • 第六届野外情感行为分析（ABAW）竞赛

    本文介绍了第六届野外情感行为分析 (Affect Behavior Analysis in-the-wild, ABAW) 竞赛，该竞赛是 IEEE CVPR 2024 大会举办的研讨会的一部分。该竞赛致力于理解人类情感和行为等当代挑战，对人类中心技术的发展至关重要。具体来说，竞赛关注情感相关的基准任务，包括估计两个连续情感维度（情感价值和唤醒度）、识别七种基本表情和其他表情、检测 12 个动作单元、识别七种互斥复合表情以及估计六个连续情感维度的情感模仿强度。本文介绍了这些挑战，描述了相应的数据集和挑战协议（包括评估指标），并呈现了基准系统及其表现结果。竞赛的更多信息可在 https://affective-behavior-analysis-in-the-wild.github.io/6th 上找到。

    Feb, 2024