Att klassificera ansiktsuttryck i olika kategorier kräver att man fångar regionala förvrängningar av ansiktsmarkeringar. Vi anser att andra ordningens statistik såsom kovarians bättre kan fånga upp sådana snedvridningar i regionala ansiktsdrag. I detta arbete undersöker vi fördelarna med att använda en mångfald nätverksstruktur för covariance pooling för att förbättra ansiktsuttrycksigenkänning. Framför allt använder vi oss först av sådana många olika nätverk tillsammans med traditionella konvolutionsnätverk för rumslig sammanslagning inom individuella bildkartor på ett heltäckande sätt. Genom att göra det kan vi uppnå en igenkänningsnoggrannhet på 58,14% på valideringsuppsättningen av statiska ansiktsuttryck i Wild (SFEW 2.0) och 87,0% på valideringsuppsättningen av Real-World Affective Faces (RAF) Databas 1. Båda dessa resultat är de bästa resultaten som vi är medvetna om. Dessutom utnyttjar vi covariance pooling för att fånga den timliga utvecklingen av per-frame funktioner för video-baserade ansiktsuttryck igenkänning. Våra rapporterade resultat visar på fördelen med att samla bilduppsättningsfunktioner tidsmässigt genom att stapla det designade mångfaldiga nätverket av covariance pooling på toppen av konvolutionella nätverkslager.
I samband med ansiktsuttrycksigenkänning från bilder, Acharya et al. REF utforskade konvolutionsnätverk i kombination med många olika nätverk för kovariancepooling på ett heltäckande sätt.
Covariance Pooling for Facial Expression Recognition
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}