面向面部表情识别的中层表征增强与图嵌入不确定性抑制
计算机视觉与模式识别
2022-07-28 v1 人工智能
摘要
面部表情是传达人类情绪状态与意图的重要因素。尽管面部表情识别（FER）任务已取得显著进展，由表情模式的大幅变化与不可避免的数据不确定性带来的挑战依然存在。本文中，我们提出中层表征增强（MRE）与图嵌入不确定性抑制（GUS）以解决这些问题。一方面，引入 MRE 以避免表情表征学习被少数高度判别性模式所主导。另一方面，引入 GUS 以抑制表征空间中的特征模糊性。所提方法不仅对处理不同变化的表情模式具有更强的泛化能力，而且在捕捉表情表征上更具鲁棒性。在 Aff-Wild2 上的实验评估验证了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2207.13235,
title = {Mid-level Representation Enhancement and Graph Embedded Uncertainty Suppressing for Facial Expression Recognition},
author = {Jie Lei and Zhao Liu and Zeyu Zou and Tong Li and Xu Juan and Shuaiwei Wang and Guoyu Yang and Zunlei Feng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.13235},
year = {2022}
}