Abstract-Relativt små datamängder tillgängliga för expression igenkänning forskning gör utbildningen av djupa nätverk mycket utmanande. Även om finjustering delvis kan lindra problemet ligger prestandan fortfarande under acceptabla nivåer, eftersom de djupa egenskaperna troligen innehåller överflödig information från den förutbildade domänen. I detta papper presenterar vi FaceNet2ExpNet, en ny idé för att träna ett uttryck igenkänning nätverk baserat på statiska bilder. Vi föreslår först en ny distributionsfunktion för att modellera de höga neuronerna i expressionsnätverket. Baserat på detta är en tvåstegs träningsalgoritm noggrant utformad. I förträningsstadiet tränar vi de konvolutionella skikten i uttrycket nät, som regleras av det ansikte nätet; I raffineringsstadiet lägger vi till fullt anslutna skikt till de förtränade konvolutionsskikten och tränar hela nätverket gemensamt. Visualiseringsresultat visar att den modell som tränas med vår metod fångar förbättrade uttrycksemantik på hög nivå. Utvärderingar av fyra offentliga expressionsdatabaser, CK+, Uleåborg-CASIA, TFD och SFEW visar att vår metod ger bättre resultat än den senaste tekniken.
I FaceNet2ExpNet REF föreslås två stegs utbildningsalgoritm.
FaceNet2ExpNet: Regularizing a Deep Face Recognition Net for Expression Recognition
{'venue': '2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017)', 'journal': '2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}