用于表情识别的人脸树
计算机视觉与模式识别
2021-12-07 v1 机器学习
摘要
我们提出一种用于面部表情识别的端到端架构。我们的模型学习面部标志点的最优树拓扑，其遍历生成序列，并从中获得嵌入以输入序列学习器。所提架构包含两条主流：一条聚焦标志点位置以学习面部结构，另一条聚焦标志点周围块以学习纹理信息。每条流后接注意力机制，输出送入双流融合组件以执行最终分类。我们在两个大规模公开面部表情数据集 AffectNet 与 FER2013 上进行广泛实验以评估方法有效性。我们的方法优于该领域其他方案，并在这些数据集上确立了新的 SOTA 表情识别率。
引用
@article{arxiv.2112.02487,
title = {Face Trees for Expression Recognition},
author = {Mojtaba Kolahdouzi and Alireza Sepas-Moghaddam and Ali Etemad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.02487},
year = {2021}
}