基于视频中深度神经网络融合的面部表情分类用于第三届ABAW3竞赛
计算机视觉与模式识别
2022-04-11 v3 图像与视频处理
摘要
为使计算机识别人类情感,表情分类是人机交互领域同等重要的问题。在第三届野外情感行为分析(Affective Behavior Analysis In-The-Wild)竞赛中,表情分类任务包含八个类别,涵盖来自视频的人脸六种基本表情。本文采用transformer机制从骨干网络编码鲁棒表示。鲁棒表示的融合在表情分类任务中起着重要作用。我们的方法在验证集和测试集上的分数分别达到30.35\%和28.60\%。该结果展示了基于Aff-Wild2数据集所提架构的有效性。
引用
@article{arxiv.2203.12899,
title = {Facial Expression Classification using Fusion of Deep Neural Network in Video for the 3rd ABAW3 Competition},
author = {Kim Ngan Phan and Hong-Hai Nguyen and Van-Thong Huynh and Soo-Hyung Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.12899},
year = {2022}
}