MIDAS：用于动态面部表情识别的混合模糊数据与软标签
计算机视觉与模式识别
2025-03-04 v1
摘要
动态面部表情识别（DFER）是计算机视觉领域的一个重要任务。要将自动DFER实际应用，必须准确识别常出现于野外数据的模糊面部表情。本文提出MIDAS，一种用于DFER的数据增强方法，通过为多情感类别的概率标签（软标签）来增强模糊面部表情数据。在MIDAS中，训练数据通过凸组合配对视频帧及其对应的情感类别标签进行增强，这也可视为对软标签视频数据扩展mixup的方法。这种简单的扩展在处理模糊面部表情数据时效果显著。为评估MIDAS，我们在DFEW数据集上进行了实验。结果表明，基于MIDAS增强的数据训练的模型优于在原始数据集上训练的现有最先进方法。
引用
@article{arxiv.2503.00202,
title = {MIDAS: Mixing Ambiguous Data with Soft Labels for Dynamic Facial Expression Recognition},
author = {Ryosuke Kawamura and Hideaki Hayashi and Noriko Takemura and Hajime Nagahara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.00202},
year = {2025}
}
备注
Accepted at WACV2024