Apr, 2024

AUEditNet: 面部动作单元强度操纵的双分支网络与隐式解缠

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TL;DR我们提出了 AUEditNet 模型，通过使用双分支架构，在仅有 18 个被试者的情况下实现了对 12 个面部动作单元（AU）的印象深刻的强度操纵。该方法在面部属性和身份方面实现了全面的解耦，无需额外的损失函数或大批量训练，为在数据集主体数量有限的情况下实现期望的面部属性编辑提供了潜在解决方案，并证实了 AUEditNet 在编辑 AU 强度方面的高准确性，验证了我们提出的 AU 强度操纵方法的有效性。
facial action unit intensityaueditnetintensity manipulationdisentanglementsubject count
发现论文，激发创造
  • 自监督表示下的面部动作单元检测和强度估计

    本研究介绍了一种使用自监督学习方法的面部表情识别模型 MAE-Face，该模型在只 Fine-tune 1% 的数据集的情况下也可以取得较好的 AU 检测和 AU 强度估计结果.

    Oct, 2022

  • 3D 面部动作单元的有条件对抗合成

    本文提出了一种基于 3D 形态模型的面部图像综合框架，可以通过给定目标 AU 标签生成生成新的表情参数和面部图像来增强面部表情识别数据，并在基准 DISFA 数据集上表现出良好的增强效果和 AU 强度估计性能。

    Feb, 2018

  • 面部动作单元强度估计的深度结构化学习

    本文提出一种基于条件随机场的 Copula CNN 深度学习方法，用于模型化面部表情中的多变量有序变量的结构，并从中提取出复杂的特征表达。通过在新引进的均衡批量迭代训练算法和深度 CNN 特征编码层中联合优化这些 CLIQUES，显著提高了面部表情分析性能。

    Apr, 2017

  • 使用注意力和关系学习进行面部动作单元检测

    本文提出了一种基于深度学习的端到端注意力关系学习框架，用于面部动作单元（AU）检测。通过自适应地学习通道和空间注意力以选择和提取与 AU 相关的局部特征，并进一步捕获 AU 的像素级关系以提炼更多相关的局部特征，该方法在 AU 检测和强度估计方面均优于目前最先进的方法，并能在严重的遮挡和大姿态下工作。

    Aug, 2018

  • 基于动态图卷积和语义对应学习的面部表情动作单元强度估计

    本论文提出了一种新的学习框架，通过建立特征映射之间的语义对应关系自动学习 AU 之间的潜在联系，从而实现面部动作单元的强度估计，其中语义对应卷积模块（SCC 模块）可以提高特征的可辨识性，并且在两个基准数据集上展现了显著的性能优越性。

    Apr, 2020

  • 全局 - 局部表情嵌入辅助面部动作单元检测

    本研究旨在使用没有 AU 标签的表情数据集来促进 AU 检测，开发了一种名为 GLEE-Net 的新型 AU 检测框架，其中包括三个分支来提取独立于身份的表情特征，并通过 Transformer 多标签分类器来融合所有表示以进行 AU 检测。实验表明，该方法在 DISFA，BP4D 和 BP4D + 数据集上显著优于目前的最先进技术。

    Oct, 2022

  • 面部动作单元检测深度模型的快速有效适应

    本文介绍了一个基于深度学习和元学习的人脸动作单元检测方法，可以在处理新的任务（新的单元或主体）时快速地适应，并在 BP4D 和 DISFA 数据集上通过测试，证明使用少量标记样本即可实现模型的适应。

    Sep, 2019

  • 学习对比特征表示用于面部动作单元检测

    通过引入一种增强的对比学习框架并结合监督和自监督信号，以获取具有区分性的特征，本研究通过样本采样、重加权策略以及损失函数 AUNCE 等方法，针对面部运动单元（AU）检测中困扰的像素级学习问题、标签噪音和 AU 类型不平衡等挑战，取得了优于最先进方法的优秀性能。

    Feb, 2024

  • 面部动作单元识别的因果干预去除主体混淆

    本文提出了一种因果推理框架，用于主体不变的面部动作单元（AU）识别，通过结构因果模型表达面部图像、主体、潜在 AU 语义关系和估计的 AU 出现概率之间的因果关系，采用插件因果干预模块（CIS）插入因果图，以消除干扰因素 Subject，实验结果表明 CISNet 可以达到最先进的性能水平。

    Apr, 2022

  • 面部动作单元识别的深层结构推理网络

    本文提出了一种基于深度神经网络的面部表情识别算法，通过学习局部和全局特征，以及类似于图推理方法的消息传递算法，显著提高了在 BP4D 和 DISFA 数据集上的表现。

    Mar, 2018