Abstrakt. Målfunktioner för utbildning av djupa nätverk för ansiktsrelaterade igenkänningsuppgifter, t.ex. ansiktsuttrycksigenkänning (FER), tar vanligen hänsyn till varje prov oberoende av varandra. I detta arbete presenterar vi ett nytt topppiloterat djupnätverk (PPDN) som använder ett prov med topputtryck (lätta prov) för att övervaka de mellanliggande funktionssvaren för ett prov av icke-topputtryck (hårdprov) av samma typ och från samma ämne. Uttrycket som utvecklas process från non-peak uttryck till topp uttryck kan således implicit inbäddas i nätverket för att uppnå invariansen till uttryck intensitet. Ett särskilt förfarande för back-förökning, dämpning av toppgradienten (PGS), föreslås för nätverksutbildning. Det driver mellanskiktets funktionssvar hos icke-topputtrycksprover mot de motsvarande topputtrycksproven, samtidigt som man undviker inversen. På så sätt undviker man att försämra igenkänningsförmågan för prover av topputtryck på grund av störningar från deras motsvarigheter till icke-topputtryck. Omfattande jämförelser av två populära FER-dataset, Uleåborg-CASIA och CK+, visar PPDN:s överlägsenhet jämfört med toppmoderna FER-metoder, samt fördelarna med både nätverksstrukturen och optimeringsstrategin. Dessutom visar det sig att PPDN är en allmän arkitektur som kan utvidgas till andra uppgifter genom en korrekt definition av topp- och non-peak-prover. Detta valideras genom experiment som visar toppmodern prestanda på pose-invariant ansiktsigenkänning med hjälp av multi-PIE-datasetet.
Med tanke på topp- och non-peak-ramar som motsvarar samma semantiska (t.ex. uttryck) tillämpar REF en siamesliknande CNN-modell för att lära sig funktionssvaren från non-peak-ramar mot dem för peak-ramar.
Peak-Piloted Deep Network for Facial Expression Recognition
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}