Abstract-Facial expression igenkänning har varit ett aktivt forskningsområde under de senaste decennierna, och det är fortfarande utmanande på grund av den höga intra-klass variation. Traditionella metoder för detta problem bygger på handgjorda funktioner som SIFT, HOG och LBP, följt av en klassificerare utbildad på en databas med bilder eller videor. De flesta av dessa verk fungerar någorlunda bra på datauppsättningar av bilder tagna i ett kontrollerat tillstånd, men misslyckas med att prestera lika bra på mer utmanande datauppsättningar med mer bildvariation och partiella ansikten. Under de senaste åren har flera verk föreslagit en end-to-end ram för ansiktsuttrycksigenkänning med hjälp av djupinlärningsmodeller. Trots de bättre resultaten av dessa arbeten verkar det fortfarande finnas ett stort utrymme för förbättringar. I detta arbete föreslår vi en djupinlärningsstrategi baserad på uppmärksamhetsnätverk, som kan fokusera på viktiga delar av ansiktet, och uppnå betydande förbättringar jämfört med tidigare modeller på flera datauppsättningar, inklusive FER-2013, CK+, FERG och JAFFE. Vi använder också en visualiseringsteknik som kan hitta viktiga ansiktsregioner för att upptäcka olika känslor, baserat på klassificeringens resultat. Genom experimentella resultat visar vi att olika känslor verkar vara känsliga för olika delar av ansiktet.
Minaee m.fl. REF använde sig av uppmärksamhetsmekanismen för att nätverket skulle kunna fokusera på viktiga delar av ansiktet, vilket skulle förbättra noggrannheten i ansiktsuttrycksigenkänningen.
Deep-Emotion: Facial Expression Recognition Using Attentional Convolutional Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}