基于合成数据学习：基于多任务网络集成的面部表情分类
计算机视觉与模式识别
2022-07-22 v2
摘要
野外面部表情对于各类交互式计算领域至关重要。尤其是，“基于合成数据学习”（LSD）在面部表情识别任务中是一个重要课题。本文中，我们提出一种基于多任务学习的面部表情识别方法，其由情感和外观学习分支组成，可共享全部人脸信息，并给出在第 4 届野外情感行为分析（ABAW）竞赛中引入的 LSD 挑战的初步结果。我们的方法取得了 0.71 的平均 F1 分数。
引用
@article{arxiv.2207.10025,
title = {Learning from Synthetic Data: Facial Expression Classification based on Ensemble of Multi-task Networks},
author = {Jae-Yeop Jeong and Yeong-Gi Hong and JiYeon Oh and Sumin Hong and Jin-Woo Jeong and Yuchul Jung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.10025},
year = {2022}
}
备注
Page 3, Added reference [2], [33]