本篇论文介绍了在 2022 年欧洲计算机视觉会议 (ECCV) 期间举办的第四届情感行为分析比赛 (ABAW)。今年该比赛涵盖了两个不同的挑战：多任务学习和从合成数据学习，目标在于基于 Aff-Wild2 数据库自动分析情感表达，其中该数据库是一个大规模的野外数据库，具备对价值、唤醒度、表情和动作单位的注释，并通过 s-Aff-Wild2 数据库和人工合成数据集完成了情感识别的基础研究。

Jul, 2022

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

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

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

这篇论文介绍了 Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) 2020 Competition，它是第一个旨在自动分析情感行为的比赛，分为三个挑战，分别是估计情感价值 - 唤醒、基本表情识别和动作单元检测。其中，Aff-Wild2 是一个大规模的真实环境数据库，是第一个为所有这三项任务注释的数据库。

Jan, 2020

本文描述了 ABAW2 比赛，该竞赛分为三个挑战，分别解决了价值 - 唤醒估计、基本表达分类和动作单元检测的三个主要行为任务，并使用 Aff-Wild2 数据库进行了评估。

Jun, 2021

本文提出一种利用视觉和音频信息的多模态和多任务学习方法来分析人类情感，使用 AU 和表情标注训练模型并应用序列模型提取视频帧之间的关联，实现了 0.712 的 AU 分数和 0.477 的表情分数，证明了该方法在提高模型性能方面的有效性。

Jul, 2021

基于多任务学习的面部表情识别、情绪价值 - 唤醒估计的轻量级神经网络方法，结合高斯或滑动窗口平滑处理以提高准确性和关联系数。

Jul, 2024

通过训练自我监督的蒙皮自编码器，捕捉视频帧之间的时间信息并研究窗口大小和序列长度对每个子任务的影响，同时探索子任务联合训练和来自个别任务的特征融合对每个任务性能提升的影响，并利用课程学习使模型从识别单个表情过渡到识别复合表情，从而提高复合表情识别的准确性。通过大量实验证明了我们设计的优越性。

Jul, 2024

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