Att känna igen ansiktsaction units (AUs) under spontana ansiktsbilder är ett utmanande problem. Senast, Convolutional Neural Networks (CNN) har visat löfte om ansikts AU-igenkänning, där fördefinierade och fasta convolution filterstorlekar används. För att uppnå bästa prestanda, är den optimala filterstorleken ofta empiriskt hittas genom att genomföra omfattande experimentell validering. En sådan utbildningsprocess lider av dyra utbildningskostnader, särskilt när nätverket blir djupare. Detta papper föreslår en ny Optimized Filter Size CNN (OFS-CNN), där filterstorlekar och vikter för alla konvolutionella skikt lärs samtidigt från träningsdata tillsammans med lärande convolution filter. Specifikt definieras filterstorleken som en kontinuerlig variabel, som optimeras genom att minimera träningsförlusten. Experimentella resultat på två AU-kodade spontana databaser har visat att den föreslagna OFS-CNN kan uppskatta optimal filterstorlek för varierande bildupplösning och överträffar traditionella CNN med den bästa filterstorlek som erhålls genom uttömmande sökning. OFS-CNN slår också CNN med hjälp av flera filterstorlekar och ännu viktigare, är mycket effektivare under testning med den föreslagna framåt-bakåt-utbredningsalgoritm.
Han och Al. REF föreslog en optimerad filterstorlek CNN (OFS-CNN) för att samtidigt lära sig filterstorlekar och vikter för alla konv skikt.
Optimizing Filter Size in Convolutional Neural Networks for Facial Action Unit Recognition
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}