I detta dokument presenterar vi en oövervakad inlärningsmetod för att analysera ansiktsbeteende baserat på en djup generativ modell kombinerad med ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). Vi tränar tillsammans en variationell auto-encoder (VAE) och ett generativt kontrarioralt nätverk (GAN) för att lära sig en kraftfull latent representation från bilder av tittare som tittar på långfilmer. Vi visar att den inlärda latenta representationen framgångsrikt kodar meningsfulla signaturer av beteenden relaterade till publikens engagemang (smilande & skratt) och urkoppling (yawning). Våra resultat är ett konceptbevis för en mer allmän metodologi för att notera svårmärkta multimediadata med glesa exempel på intressanta signaler.
Senast, kombinerar Variational Autoencoder (VAEs) och Generative Adversarial Networks (GANS) har gjort det möjligt att lära sig en kraftfull latent representation används för ansiktsbeteende analys i publiken REF.
Unsupervised Deep Representations for Learning Audience Facial Behaviors
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}