CorrLoss：融合共现领域知识用于情感识别
计算机视觉与模式识别
2022-12-06 v1
摘要
神经网络已被广泛采用，但领域知识的整合仍未被充分利用。我们提出将关于共现面部运动的领域知识作为损失函数中的约束，以增强用于情感识别的神经网络训练。由于共现模式在不同数据集间往往相似，应用我们的方法可提升模型的泛化能力并降低过拟合风险。我们通过在多个数据集的跨数据集测试中展示性能提升来证明这一点。我们还展示了我们的方法在将神经网络校准至不同面部表情方面的适用性。
引用
@article{arxiv.2210.17233,
title = {CorrLoss: Integrating Co-Occurrence Domain Knowledge for Affect Recognition},
author = {Ines Rieger and Jaspar Pahl and Bettina Finzel and Ute Schmid},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.17233},
year = {2022}
}
备注
This paper is accepted at IEEE 26TH International Conference on Pattern Recognition (ICPR) 2022