Abstract-Med övergången av ansiktsuttrycksigenkänning (FER) från laboratorie-kontrollerad till utmanande in-the-vilda förhållanden och den senaste framgången med djupinlärning tekniker inom olika områden, har djupa neurala nätverk i allt högre grad utnyttjats för att lära sig diskriminerande representationer för automatisk FER. Den senaste tidens djupa FER-system fokuserar i allmänhet på två viktiga frågor: överkompnad på grund av brist på tillräckliga träningsdata och orelaterade variationer i uttryck, såsom belysning, huvudställning och identitetsfördomar. I detta dokument ger vi en omfattande undersökning om djup FER, inklusive datauppsättningar och algoritmer som ger insikter i dessa inneboende problem. För det första introducerar vi tillgängliga dataset som används i stor utsträckning i litteraturen och tillhandahåller accepterade datavals- och utvärderingsprinciper för dessa dataset. Vi beskriver sedan standard pipeline för ett djupt FER-system med tillhörande bakgrundskunskap och förslag på tillämpliga implementeringar för varje steg. För state of the art in deep FER, granskar vi befintliga nya djupa neurala nätverk och relaterade utbildningsstrategier som är utformade för FER baserat på både statiska bilder och dynamiska bildsekvenser, och diskuterar deras fördelar och begränsningar. Konkurrenskraftiga resultat på allmänt använda riktmärken sammanfattas också i detta avsnitt. Därefter utökar vi vår enkät till ytterligare relaterade frågor och tillämpningsscenarier. Slutligen granskar vi de återstående utmaningarna och motsvarande möjligheter inom detta område samt framtida riktningar för utformningen av robusta djupa FER-system.
En omfattande översyn av metoderna för ansiktsuttrycksigenkänning finns i REF.
Deep Facial Expression Recognition: A Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}