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.
I REF integrerar författarna att öka med CNN genom att lägga till ett ökande lager för att stegvis välja diskriminativa neuroner från lägre lager.
Incremental Boosting Convolutional Neural Network for Facial Action Unit Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}