Morphset：利用人脸变形为类别型情绪数据集增补维度型情感标签
计算机视觉与模式识别
2021-09-01 v2 人工智能
摘要
情绪识别与理解是人机交互的关键组成部分。采用效价与唤醒度等的维度型情感模型，因人类情绪状态的复杂性，优于传统类别型模型。然而，维度型情绪标注采集困难且成本高昂，故在情感计算领域未广泛普及。针对上述问题，我们提出一种方法：利用人脸变形从现有类别型情绪数据集生成合成图像，并在环形空间中给出维度型标签，可完全控制所得样本分布，同时实现至少 20 倍及以上的扩增倍数。
引用
@article{arxiv.2103.02854,
title = {Morphset:Augmenting categorical emotion datasets with dimensional affect labels using face morphing},
author = {Vassilios Vonikakis and Dexter Neo and Stefan Winkler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.02854},
year = {2021}
}
备注
in Proc IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Anchorage, Sep.2021