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基于深度学习的表情动作单元识别综述 被引量:7
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作者 邵志文 周勇 +3 位作者 谭鑫 马利庄 刘兵 姚睿 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期2003-2017,共15页
基于深度学习的表情动作单元识别是计算机视觉与情感计算领域的热点课题.每个动作单元描述了一种人脸局部表情动作,其组合可定量地表示任意表情.当前动作单元识别主要面临标签稀缺、特征难捕捉和标签不均衡3个挑战因素.基于此,本文将已... 基于深度学习的表情动作单元识别是计算机视觉与情感计算领域的热点课题.每个动作单元描述了一种人脸局部表情动作,其组合可定量地表示任意表情.当前动作单元识别主要面临标签稀缺、特征难捕捉和标签不均衡3个挑战因素.基于此,本文将已有的研究分为基于迁移学习、基于区域学习和基于关联学习的方法,对各类代表性方法进行评述和总结.最后,本文对不同方法进行了比较和分析,并在此基础上探讨了未来动作单元识别的研究方向. 展开更多
关键词 表情动作单元识别 标签稀缺性 特征难捕捉性 标签不均衡性 迁移学习 区域学习 关联学习
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