用于第二届ABAW2竞赛多任务情感识别的先验辅助流式网络
计算机视觉与模式识别
2021-07-09 v1
摘要
自动情感识别一直是人机交互（HCI）领域的重要研究课题。随着深度学习技术的最新发展和大规模真实场景标注数据集的出现，面部情绪分析正面向真实世界设定中的挑战。在本文中，我们介绍了提交至第二届真实场景情感行为分析（ABAW2）竞赛的方案。在处理不同的情绪表征（包括类别情绪（CE）、动作单元（AU）和效价唤醒（VA））时，我们基于三种表征本质相互关联的启发式提出了一个多任务流式网络。此外，我们利用一种先进的面部表情嵌入作为先验知识，其能够在保留表情相似性的同时捕获身份不变表情特征，以辅助下游识别任务。在Aff-Wild2数据集上的广泛定量评估及消融研究证明了我们提出的先验辅助流式网络方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2107.03708,
title = {Prior Aided Streaming Network for Multi-task Affective Recognitionat the 2nd ABAW2 Competition},
author = {Wei Zhang and Zunhu Guo and Keyu Chen and Lincheng Li and Zhimeng Zhang and Yu Ding},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.03708},
year = {2021}
}