GeoConv:用于面部动作单元识别的测地线引导卷积
计算机视觉与模式识别
2025-08-15 v1
摘要
自动面部动作单元(AU)识别已引起广泛关注,但由于局部面部肌肉的细微变化难以被彻底捕捉,仍是一项具有挑战性的任务。大多数现有AU识别方法以直接的2D或3D方式利用几何信息,要么忽略3D流形信息,要么面临高计算成本。在本文中,我们提出了一种新颖的测地线引导卷积(GeoConv),通过将3D流形信息嵌入2D卷积中用于AU识别。具体而言,GeoConv的核由我们引入的测地线权重加权,该权重与粗略重建的3D人脸模型上的测地距离负相关。此外,基于GeoConv,我们进一步开发了名为GeoCNN的端到端可训练框架用于AU识别。在BP4D和DISFA基准上的大量实验表明,我们的方法显著优于最先进的AU识别方法。
引用
@article{arxiv.2003.03055,
title = {GeoConv: Geodesic Guided Convolution for Facial Action Unit Recognition},
author = {Yuedong Chen and Guoxian Song and Zhiwen Shao and Jianfei Cai and Tat-Jen Cham and Jianming Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.03055},
year = {2025}
}
备注
16 pages, 3 figures