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面部表情识别的情感掩码自编码器与注意融合
创新方法集成了自我监督学习方法 MAE-Face 和融合注意机制，用于情感分类，通过提取关键面部特征以增强模型性能，特别是在 ABAW 第六次竞赛中展示，并在 Aff-wild2 数据集上得到显著验证。
PDF3 months ago
具有 CLIP 的鲁棒轻量级面部情感行为识别
人类情感行为分析的研究旨在深入了解人类情绪，其中表情分类、动作单位是其两个主要组成部分。本研究提出了一种轻量级框架，可以高效地处理表情分类和动作单位检测，通过采用冻结的 CLIP 图像编码器和可训练的多层感知机（MLP），以 CVaR 提升
PDF4 months 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
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。
PDF2 years ago
CVPRFERV39k：面部表情视频识别的大规模多场景数据集
本文介绍了最近的一个研究项目，针对静态图像表情的识别，构建了一个大规模的视频多场景数据集 FERV39k，为 FER 算法的性能评估提供了一个更实际的场景，提出了一种融合三个方面构建这种数据集的方法，并提供了四种基线框架的实验基准和对其在不
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
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
不完整情感标签下的多任务情感识别
本文中，我们使用数据平衡技术处理高度不平衡的实验数据，并提出了一种多任务模型的算法，通过使用软标签和真实标签来训练模型，解决了数据不全的问题，最终通过模型集成显著提高了面部动作单元检测、表情分类和情感估计的表现。
PDF4 years ago
IJCAI基于面部补丁特征的特征脸 Isomap 网络表情检测
本文提出了一种基于面部特定区域遮挡的自动化修补方法，将远程真实世界中的表情分类的问题转换为图像分类问题，并使用 Isomap 聚类技术来检测在修补后的图像中存在的面部表情模式。该方法可用于大数据集中与基于特征的表情分类方法相结合以提高表情分
PDF9 years ago
面部表情识别与分析：现状
本文综述了自 2001 年以来至今关于面部表情识别的研究工作以及该领域的进展，包括面部表情识别的应用、数据库的使用和标准化等方面。此外，还讨论了使用 FACS 行动单元和 MPEG-4 面部动画参数进行面部参数编码的方法和近年来面部检测、跟
PDF12 years ago