基于改进成对深度架构的动作单元识别
计算机视觉与模式识别
2021-07-09 v2
摘要
面部动作单元（AUs）表示一组面部肌肉活动，AUs 的各种组合可以表达广泛的情绪。AU 识别常用于许多应用中，包括营销、医疗、教育等。尽管大量研究已开发各种方法来提高识别准确率，AU 识别仍是一项重大挑战。在 2020 年野外情感行为分析（ABAW）竞赛中，我们提出了一种新颖的自动动作单元（AUs）识别方法，使用成对深度架构推导每个 AU 的伪强度（Pseudo-Intensities），再将其转换为预测强度。今年，我们在去年的框架中引入了一项新技术，以进一步减少因暂时性面部遮挡（如手捂脸或大幅度头部朝向）造成的 AU 识别误差。我们在今年竞赛的验证数据集上获得了 0.65 的分数。
引用
@article{arxiv.2107.03143,
title = {Action Units Recognition Using Improved Pairwise Deep Architecture},
author = {Junya Saito and Xiaoyu Mi and Akiyoshi Uchida and Sachihiro Youoku and Takahisa Yamamoto and Kentaro Murase and Osafumi Nakayama},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.03143},
year = {2021}
}