affective behavior analysis | BriefGPT

关键词affective behavior analysis

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使用掩码学习的 Transformer 情感识别
通过使用 Vision Transformer 和 Transformer 模型，该研究关注情感的 Valence-Arousal 估计、各种面部表情的识别和基础肌肉运动的动作元的检测，提出了一种基于 Transformer 的新框架来最大
PDF3 months ago
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
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。
PDF3 months ago
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
PDF3 months ago
音视情感模仿强度估计的高效特征提取和后期融合策略
本文介绍了解决情感模仿强度（EMI）估计挑战的方法，该挑战是第六届野外情感行为分析竞赛（ABAW）的一部分。EMI 估计挑战任务旨在通过从预定义的情绪类别（即 “崇拜”，“娱乐”，“决心”，“共情痛苦”，“兴奋” 和 “喜悦”）中评估它们来
PDF3 months ago
通过整合多模态知识进行情感行为分析
通过利用各种数据集和方法设计，我们可以在自然环境中全面评估情感行为分析技术的真实性和适用性，从而实现情感智能技术，使设备能像人类一样理解和反应我们的情感。
PDF4 months ago
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
PDF4 months ago
CVPR综合和局部信息的融合用于情感反应强度的估计
提出了一种多模态架构，将视频和音频信息集成，可以测量情绪反应强度（ERI），具有较好的性能和跨情感的应用，可用于情感行为分析中的 ERI 估计挑战。
PDFa year ago
视频中多模态特征提取和基于注意力的融合情绪估计
本文介绍了一个基于多模态的情感估计框架，通过提取比赛数据集中的不同长度的视频的多模态特征，包括音频、姿态和图像，确定情感趋势。该系统在验证数据集中达到 0.361 的性能。
PDFa year ago
CVPR基于 Transformer 的视频情感反应强度估计和表达分类的多模态特征提取与融合
本文论述了针对 ABAW2023 中的情感行为分析领域的两个子挑战 - 表情分类和情感反应强度评估的高级解决方案。该方案使用了多种模型和工具来提取多模态特征，并有效地处理分类中的挑战，从而显著提高了模型在多模态情况下的情感预测精度。在情感反
PDFa year ago
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 dat
PDFa year ago
ABAW4 多任务挑战的双方面信息融合模型
本研究提出了一个新颖的端到端架构，以实现不同类型信息的全面集成来解决情感行为分析中的多任务学习挑战，实验结果表明我们的方法是有效的。
PDF2 years ago
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
PDF2 years ago
ABAW: 从合成数据和多任务学习挑战中学习
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
PDF2 years ago
CVPR粗到细级联平滑预测网络用于视频面部表情识别
提出了一种基于粗到细的级联网络和平滑预测的面部表情识别方法，通过捕获通用和独特的表现特征来提高模型的识别能力，并在 Aff-Wild2 数据集上取得了有效性验证，获得了情感行为分析竞赛中的第三名。
PDF2 years ago
基于面部动作单元的连续情感随机森林回归
使用 OpenFace 提取面部特征，训练多重输出随机森林回归器，与基准方法表现相似，这是关于野外情感行为分析比赛的研究。
PDF2 years ago
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。
PDF2 years ago
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。
PDF2 years ago
一种用于半监督面部情感行为分析的多任务平均教师
本文提出了一个半监督模型，采用平均教师框架来利用额外的无标签数据，通过多任务学习脸部情感表征，来解决现有多任务情感识别方法存在的数据不完整标注的问题，并成功在竞赛中排名第四和第六。
PDF3 years ago
一种多模态和多任务学习方法，用于动作单元和表情识别
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。
PDF3 years ago
分析第二届 ABAW2 比赛中的情感行为
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。
PDF3 years ago