利用丰富深度特征的自然场景下面部表情识别
计算机视觉与模式识别
2016-01-12 v1
摘要
面部表情识别是计算机视觉中一个活跃的研究领域，具有广泛的应用。针对不同的基准数据集已开发多种方法来解决该问题。然而，自然场景下的面部表情识别仍是一个需要大量工作以服务于实际应用的领域。为此，本文提出一种面向面部表情识别的新方法。我们通过编码判别性面部块，将丰富的深度特征与领域知识相融合。我们在两个最流行的基准数据集 CK 和 TFE 上进行了实验。此外，我们提出了一个新颖的数据集，与先前数据集不同，其由自然的（非表演的）表情图像组成。实验结果表明，我们的方法在标准基准和我们自己的数据集上均达到了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.1601.02487,
title = {Facial Expression Recognition in the Wild using Rich Deep Features},
author = {Abubakrelsedik Karali and Ahmad Bassiouny and Motaz El-Saban},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.02487},
year = {2016}
}
备注
in International Conference in Image Processing, 2015