Abstrakt. Ansiktsaktivitetsenhet (AU) detektion och ansiktsjustering är två mycket korrelerade uppgifter eftersom ansiktsmarkeringar kan ge exakta AU platser för att underlätta utvinning av meningsfulla lokala funktioner för AU detektion. De flesta befintliga AU detektion fungerar ofta behandla ansiktsjustering som en förbehandling och hantera de två uppgifterna självständigt. I detta dokument föreslår vi en ny ram för fördjupat lärande för gemensam upptäckt och ansiktsanpassning av AU, som inte har undersökts tidigare. Framför allt lär man sig att dela flerskaliga funktioner först och främst, och högnivåfunktioner för ansiktsanpassning matas in i AU-detektionen. Dessutom, för att extrahera exakta lokala funktioner, föreslår vi en adaptiv uppmärksamhet lärande modul för att förfina uppmärksamheten karta för varje AU adaptively. Slutligen är de monterade lokala funktionerna integrerade med ansiktsjusteringsfunktioner och globala funktioner för AU-detektering. Experiment på BP4D- och Disfa-riktmärken visar att vårt ramverk avsevärt överträffar de senaste metoderna för AU-detektering.
Shao m.fl. I Ref föreslogs en slutlig ram för fördjupat lärande för gemensam upptäckt och ansiktsanpassning av AU.
Deep Adaptive Attention for Joint Facial Action Unit Detection and Face Alignment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}