Sammanfattning av denna webbsida: Ansiktsuttrycksigenkänning (FER) under aktiv närinfraröd (NIR) belysning har fördelarna med belysningsinvariant. I detta dokument föreslår vi en tre-stream 3D-konvolutionella neurala nätverk, namngivna som NIRExpNet för NIR FER. Den 3D struktur av NIRExpNet gör det möjligt att extrahera automatiskt, inte bara rumsliga funktioner, men också, temporal funktioner. Designen av flera strömmar av NIRExpNet gör det möjligt att sammansmälta lokala och globala ansiktsuttryck funktioner. För att undvika överutrustning har NIRExpNet en måttlig storlek för att passa Oulu-CASIA NIR ansiktsuttryck databas som är en medelstor databas. Experimentella resultat visar att de föreslagna NIRExpNet överträffar några tidigare state-of-art metoder, såsom Histogram of Oriented Gradient to 3D (HOG 3D), lokala binära mönster från tre ortogonala plan (LBP-TOP), djup temporal utseende-geometri nätverk (DTAGN), och anpassa 3D Convolutional Neural Networks (3D CNN DAP).
Wu och Al. I REF föreslogs ett 3D-konvolutionsnätverk för igenkänning av ansiktsuttryck i NIR med hjälp av en kombination av globala och lokala funktioner, men man övervägde inte att tilldela lokala funktioner olika vikter.
NIRExpNet: Three-Stream 3D Convolutional Neural Network for Near Infrared Facial Expression Recognition
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}