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【人脸表情识别】基于视频的人脸表情识别不得不读的论文

上一篇专栏文章我们介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念,了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。本文将延续上一篇的内容,分享近几年该领域一些主流的基于深度学习的方法实现。 作者&编辑 | Menpinland 1. 峰值帧引导的深度网络 Zhao等人[1]尝试仅用两帧的人脸图像解决序列问题的方法。网络的输入是一张表情峰值帧和非峰值帧,在训练过程中,使用正则化的方式建立非峰值表情到峰值表情的映射(类似之后提出的对抗学习思想)。类似地,Kim等人[2]用3、5帧的人脸图像实现基于视频序列的表情识别和微表情识别任务。用这类方法的最大优点就是不需要用到序列的全部数据,训练更简单,推理所需要的参数也更少。但最大的问题是需要提前知道哪一帧是峰值帧哪一帧是非峰值帧,在实际应用中这一点很难做到。 推荐指数:✦✦✧✧✧ 图1|[1]中提出方法示意图 [1] Zhao X, Liang X, Liu L, et al. Peak-piloted deep network for facial expression recognition[C]//European...

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