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基于 PCA 的关键点跟踪方法在自动化面部表情编码中的应用
利用自动化技术生成基于主成分分析的面部动作单元，其能够解释超过 92.83% 的方差，并具有与面部动作编码系统等效的能力。这项研究表明自动化技术在心理学和相关领域中可以作为手动面部动作编码系统标记的替代选择，实现面部表情的高效实时分析。
PDF21 days ago
CVPR统一且可解释的情感表示与表达生成
我们提出了一个可解释且统一的情感模型 (C2A2)，并通过修改文本条件扩散模型来生成连续表情，从而实现了情感的精细生成。
PDF3 months ago
视频中时间动作定位的图卷积模块
本文研究了时空行为定位问题，提出了一种新的图卷积模块（GCM），强调了行为单元之间的关系对于行为定位的重要性，并证明了该模块能够提高现有行为定位方法的性能。
PDF3 years ago
CVPR弱监督时间动作定位的动作单元记忆网络
本文提出 Action Unit Memory Network (AUMN)，通过学习行动单元存储器解决仅具有视频级别标签的未修剪视频中行动的检测和定位问题。AUMN 具有两个注意模块和三种有效机制，能够适应地更新存储器网络和学习特定的行动
PDF3 years ago
基于图卷积网络的微表情关系建模与识别（MER-GCN）
本研究提出了一种新的端到端 AU 导向的图分类网络，使用深度学习技术和 GCN 层探测 AUs 之间的依赖关系，以识别微表情，实验结果表明我们的方法优于 CNN-based。
PDF4 years ago
ECCVGANimation：从单张图片生成有结构意识的面部动画
该论文提出一种基于 Action Units 注释的新颖 GAN 条件方案，允许控制每个 AU 的激活幅度并结合其中几个。此外，它还提出了一种完全无监督的训练策略，并利用注意力机制使网络对不断变化的背景和光照条件具有鲁棒性，能够比竞争性条件
PDF6 years ago
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。
PDF6 years ago
EmotioNet 挑战：在野外识别面部情感表达
本文介绍了 EmotioNet 挑战的方法和结果，其中第一项挑战测试了当前计算机视觉算法在自动检测表情动作单元（AU）方面的能力，第二项挑战测试了算法在面部表情图像的情感分类方面的能力，研究表明当前机器学习算法在这两个任务中无法可靠地解决问
PDF7 years ago
面部动作的线性解耦表示学习
本文提出了一种线性模型来处理具有挑战性的现实多通道信号，该模型在 2D 面部视频中进行人脸动作识别，其基于稀疏表示分类的直观线性模型，利用帧之间的低秩性质来减去底层的中性脸部，从而识别面部动作单位，取得不错的性能。
PDF7 years ago