Abstract-De flesta av befintliga modeller för ansiktsbeteende analys förlitar sig på generiska klassificeringar, som misslyckas med att generalisera väl till tidigare osedda data. Detta beror på inneboende skillnader i källa (utbildning) och mål (test) data, främst orsakad av variation i försökspersonernas ansiktsmorfologi, kameravyer, och så vidare. Alla dessa tar hänsyn till olika sammanhang där mål- och källdata registreras, och kan därför negativt påverka prestandan hos de modeller som endast inhämtats från källdata. I detta dokument utnyttjar vi begreppet domänanpassning och föreslår ett dataeffektivt tillvägagångssätt för att anpassa redan inlärda klassificeringar till nya osedda sammanhang. Speciellt bygger vi på den probabilistiska ramen för Gaussian processer (GPS), och införa domänspecifika GP experter (t.ex., för varje ämne). Modellanpassningen underlättas på ett probabilistiskt sätt, genom att konditionera målexperten på förutsägelser från flera källor experter. Vi utnyttjar vidare den prediktiva variansen hos varje expert för att definiera en optimal viktning under inferensen. Vi utvärderar den föreslagna modellen på tre allmänt tillgängliga dataset för multi-class (MultiPIE) och multi-label (DISFA, FERA2015) ansiktsuttryck analys genom att utföra anpassning av två kontextuella faktorer: "där" (vy) och "vem" (ämne). I våra experiment överträffar det föreslagna tillvägagångssättet konsekvent: 1) både käll- och målklassare, samtidigt som man använder ett litet antal målexempel under anpassningen och 2) relaterade toppmoderna metoder för övervakad domänanpassning.
I REF föreslås en Gaussian process (GP) domän expert för att underlätta anpassning av klassificeringen genom att konditionering mål GP på förutsägelser från flera källor GPs. Och förutsägelserna från den individuella GP kombineras för att bilda den slutliga förutsägelsen.
Gaussian Process Domain Experts for Modeling of Facial Affect
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}