用于面部动作单元检测的表情赋能 ResiDen 网络
计算机视觉与模式识别
2018-06-14 v1
摘要
本文探讨自然场景下面部动作单元（FAU）检测问题。具体而言，我们感兴趣于回答以下问题：（1）密集块间的残差连接对于人脸分析有多大用处？（2）从训练用于分类面部表情识别（FER）的网络中获得的信息对于 FAU 检测任务有多大用处？所提出的网络（ResiDen）利用密集块及残差连接，并使用来自 FER 网络的辅助信息。实验在 EmotionNet 和 DISFA 数据集上执行。实验显示了面部表情信息对于 AU 检测的有用性。所提网络在两个数据库上取得了最先进（state-of-the-art）结果。跨数据库协议的結果分析显示了该网络的有效性。
引用
@article{arxiv.1806.04957,
title = {Expression Empowered ResiDen Network for Facial Action Unit Detection},
author = {Shreyank Jyoti and Abhinav Dhall},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.04957},
year = {2018}
}