Abstract-I detta dokument föreslår vi en djupt lärande baserad strategi för ansiktsåtgärder enhet upptäckt genom att förbättra och beskära de regioner av intresse. Metoden genomförs genom att man lägger till två nya nät (lager): de förbättrade skikten och odlingsskikten till en förträngd CNN-modell. För de förbättrade skikten (E-Net), har vi designat en uppmärksamhetskarta baserad på ansiktsmarkeringsfunktioner och applicerat den på ett pretränat neuralt nätverk för att leda förbättrat lärande. För beskärning lager (CNet), vi beskär ansiktsregioner runt de upptäckta landmärken och design konvolutionella lager för att lära sig djupare funktioner för varje ansiktsregion. Vi smälter sedan E-Net och C-Net för att få vår Enhancing and Cropping (EAC) Net, som kan lära sig både funktionshöjande och regionala odlingsfunktioner. Vårt tillvägagångssätt visar på betydande förbättringar i prestanda jämfört med de senaste metoderna som tillämpas på BP4D- och DIFA AU-datauppsättningar.
Nyligen, Li et al. REF föreslog EAC-Net för ansikts AU upptäckt genom att förbättra och beskära ROI med grovt extraherade ansikts landmärke information.
EAC-Net: A Region-Based Deep Enhancing and Cropping Approach for Facial Action Unit Detection
{'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']}