Att känna igen ansiktsaction units (AUs) från spontana ansiktsuttryck är fortfarande ett utmanande problem. Senast, CNNs har visat löfte om ansikts AU-igenkänning. Dock är de lärda CNNs ofta överbemannade och inte generalisera väl till osynliga ämnen på grund av begränsade AU-kodade träningsbilder. Vi föreslog en ny Incremental Boosting CNN (IB-CNN) för att integrera boosting i CNN via ett stegvist ökande skikt som väljer diskriminativa neuroner från det lägre lagret och uppdateras stegvis på på varandra följande mini-batcher. Dessutom föreslogs en ny förlustfunktion som svarar för fel från både den stegvisa ökningen av klassificeringen och individuella svaga klassificeringar för att finjustera IB-CNN. Experimentella resultat på fyra referensdatabaser för AU har visat att IB-CNN ger betydande förbättringar jämfört med det traditionella CNN och det ökade CNN utan inkrementellt lärande, samt bättre resultat än de senaste CNN-baserade metoderna i AU-erkännandet. Förbättringen är mer imponerande för AU som har de lägsta frekvenserna i databaserna.
Han et al REF föreslog en stegvis ökning av CNN (IB-CNN) för att förbättra igenkännandet av spontana ansiktsuttryck genom att öka de discriminativa nervcellerna, förbättra över de bästa metoderna i tiden.
Incremental Boosting Convolutional Neural Network for Facial Action Unit Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}