Den representation som används för ansiktsuttrycksigenkänning (FER) innehåller vanligtvis uttrycksinformation tillsammans med andra variationer såsom identitet och belysning. I detta dokument föreslår vi en roman Disentangled Expression learning-Generative Adversarial Network (DE-GAN) att uttryckligen skilja ansiktsuttryck representation från identitetsinformation. I detta lärande genom rekonstruktion metod, ansiktsuttryck representation lärs genom att rekonstruera ett uttryck bild med hjälp av en kodare-dekoder baserad generator. Denna uttrycklig representation löses från identitetskomponenten genom att uttryckligen tillhandahålla identitetskoden till dekoderdelen av DE-GAN. Processen av uttryck bildrekonstruktion och disentangled uttryck representation lärande förbättras genom att utföra uttryck och identitetsklassificering i discriminator av DE-GAN. Den disentanglade ansiktsuttryck representation används sedan för ansiktsuttryck igenkänning med hjälp av enkla klassificeringar som SVM eller MLP. Experimenten görs på allmänt tillgängliga och allmänt använda ansiktsuttrycksdatabaser (CK+, MMI, Uleåborg-CASIA). De experimentella resultaten visar att den föreslagna tekniken ger jämförbara resultat med de senaste metoderna.
På samma sätt föreslås i REF en löslig uttryck representationsmetod där en kodare-dekoder baserad DE-GAN används för att skilja uttryck funktioner från identitetsinformation.
Facial Expression Recognition Using Disentangled Adversarial Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}