面向面部表情识别的动态分辨率引导
计算机视觉与模式识别
2024-08-20 v2 多媒体
摘要
面部表情识别（FER）对于人机交互和情感分析至关重要，但在低分辨率图像中识别表情仍然具有挑战性。本文提出了一种实用方法，称为动态分辨率引导的面部表情识别（DRGFER），以有效识别不同分辨率图像中的面部表情，同时不降低FER模型的准确性。我们的框架包含两个主要组件：分辨率识别网络（RRN）和多分辨率自适应面部表情识别网络（MRAFER）。RRN确定图像分辨率，输出一个二进制向量，MRAFER根据分辨率将图像分配到合适的面部表情识别网络。我们在广泛使用的数据集RAFDB和FERPlus上评估了DRGFER，证明我们的方法在每个分辨率下都保持了最优模型性能，并优于其他分辨率方法。所提出的框架对分辨率变化和面部表情具有鲁棒性，为实际应用提供了一种有前景的解决方案。
引用
@article{arxiv.2404.06365,
title = {Dynamic Resolution Guidance for Facial Expression Recognition},
author = {Songpan Wang and Xu Li and Tianxiang Jiang and Yuanlun Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.06365},
year = {2024}
}