马面部动作单元的自动检测
计算机视觉与模式识别
2021-05-05 v2
摘要
近期开发的马面部动作编码系统（EquiFACS）提供了一种精确而详尽但繁琐的马面部动作单元人工标注方法。为将这一过程部分自动化，我们提出一种基于深度学习的方法，从图像中自动检测 EquiFACS 单元。我们采用级联框架：首先训练多个目标检测器以检测预定义的感兴趣区域（ROI），随后在相关区域对每个动作单元应用二分类器。我们尝试了常规 CNN 以及从人类面部动作单元识别迁移而来的更具针对性模型。针对眼部和下脸区域的九个动作单元，我们展示了有前景的初步结果。项目代码已公开可用。
引用
@article{arxiv.2102.08983,
title = {Automated Detection of Equine Facial Action Units},
author = {Zhenghong Li and Sofia Broomé and Pia Haubro Andersen and Hedvig Kjellström},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.08983},
year = {2021}
}