CapsField：基于光场的野外人脸与表情识别及胶囊路由方法
计算机视觉与模式识别
2021-02-24 v1
摘要
光场(light field, LF)相机通过从多个视角感知视觉场景来提供丰富的空间-角度视觉表示，并最近作为一种有前景的技术崭露头角，以提升生物特征识别和情感计算等人机系统的性能。尽管LF表示在受限人脸图像分析中取得了显著成功，该技术从未被用于野外面孔与表情识别。在此背景下，本文提出了一种名为CapsField的新型深度人脸与表情识别方案，基于卷积神经网络和额外的胶囊网络，利用动态路由学习胶囊间的层次关系。CapsField从人脸图像中提取空间特征，并为从每个LF图像渲染的选定2D子孔径图像集学习角度部分-整体关系。为分析所提方案在野外的性能，我们采集并公开了首个野外LF人脸数据集，以及先前从相同受试者记录的新的互补受限人脸数据集。野外数据集的一个子集包含具有不同表情的人脸图像，已标注用于人脸表情识别测试。使用新数据集对所提方案及相关已有方案进行了广泛的性能评估研究，表明CapsField方案在人脸和表情识别任务上均优于最先进技术(state-of-the-art)。
引用
@article{arxiv.2101.03503,
title = {CapsField: Light Field-based Face and Expression Recognition in the Wild using Capsule Routing},
author = {Alireza Sepas-Moghaddam and Ali Etemad and Fernando Pereira and Paulo Lobato Correia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.03503},
year = {2021}
}
备注
Accepted in IEEE Transactions on Image Processing (IEEE T-IP)