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基于深度学习的面部动作单元识别算法
被引量：
4
1
作者
王德勋
虞慧群
范贵生
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期269-276,共8页
面部动作单元识别任务是理解人脸表情最重要的环节之一,但因为类别极度不平衡和属于多标签分类等问题,给算法设计带来了不小的困难。针对这些问题设计了一种基于深度学习的面部动作单元识别算法。首先,基于迁移学习理论,以人脸识别任务...
面部动作单元识别任务是理解人脸表情最重要的环节之一,但因为类别极度不平衡和属于多标签分类等问题,给算法设计带来了不小的困难。针对这些问题设计了一种基于深度学习的面部动作单元识别算法。首先,基于迁移学习理论,以人脸识别任务为目标驱动,使用大规模数据集预训练卷积网络,使模型具有提取人脸抽象特征的能力;其次,设计了一个根据分类置信度来动态加权样本损失大小的目标函数,使得模型更关注于优化少数类样本;最后,结合多标签共现关系拟合和人脸关键点回归两个相关任务,联合训练模型并测试。实验结果表明,该方法在CK+和MMI数据集上能有效提升分类正确率与F1分数。
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关键词
面部动作单元识别
迁移学习
类别不平衡
动态加权损失
多任务训练
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职称材料
题名
基于深度学习的面部动作单元识别算法
被引量：
4
1
作者
王德勋
虞慧群
范贵生
机构
华东理工大学计算机科学与工程系
上海市计算机软件测评重点实验室
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期269-276,共8页
文摘
面部动作单元识别任务是理解人脸表情最重要的环节之一,但因为类别极度不平衡和属于多标签分类等问题,给算法设计带来了不小的困难。针对这些问题设计了一种基于深度学习的面部动作单元识别算法。首先,基于迁移学习理论,以人脸识别任务为目标驱动,使用大规模数据集预训练卷积网络,使模型具有提取人脸抽象特征的能力;其次,设计了一个根据分类置信度来动态加权样本损失大小的目标函数,使得模型更关注于优化少数类样本;最后,结合多标签共现关系拟合和人脸关键点回归两个相关任务,联合训练模型并测试。实验结果表明,该方法在CK+和MMI数据集上能有效提升分类正确率与F1分数。
关键词
面部动作单元识别
迁移学习
类别不平衡
动态加权损失
多任务训练
Keywords
facial action unit recognition
transfer learning
unbalanced category
dynamic weighed loss
multitask training
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的面部动作单元识别算法
王德勋
虞慧群
范贵生
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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