I detta dokument föreslog vi en ny Identitetsfri villkorlig Generative Adversarial Network (IF-GAN) för att uttryckligen minska variationer mellan ämnen för ansiktsuttrycksigenkänning. Specifikt, för varje given input ansikte bild, en villkorlig generativ modell utvecklades för att omvandla en genomsnittlig neutral ansikte, som beräknas från olika ämnen som visar neutrala uttryck, till en genomsnittlig expressiv ansikte med samma uttryck som input bilden. Eftersom de transformerade bilderna har samma syntetiska "genomsnitts" identitet, skiljer de sig från varandra endast genom sina uttryck och kan därmed användas för identitetsfri uttrycksklassificering. I detta arbete utvecklades ett end-to-end-system för att utföra uttrycksomvandling och uttrycksigenkänning inom IF-GAN-ramen. Experimentella resultat på tre ansiktsuttrycksdata har visat att den föreslagna IF-GAN överträffar den ursprungliga CNN-modellen och uppnår jämförbar eller bättre prestanda jämfört med de senaste metoderna för ansiktsuttrycksigenkänning.
Dessutom visar generering av ansiktsuttryck från ett neutralt uttryck med hjälp av Identitetsfritt villkorat Generativt Adversarial Network (IF-GAN) REF en annan användning längs detta forskningsområde.
Identity-Free Facial Expression Recognition using conditional Generative Adversarial Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}