Jämfört med ansiktsrörelseigenkänning på kategorisk modell kan den dimensionella känsloigenkänningen beskriva många känslor i den verkliga världen mer exakt. De flesta tidigare verk med uppskattning av dimensionella känslor beaktade endast laboratoriedata och använda video-, tal- eller andra multimodala funktioner. Effekten av dessa metoder som tillämpas på statiska bilder i den verkliga världen är okänd. I detta dokument föreslås två nivåers uppmärksamhet med tvåstegs flerstegslärande (2Att-2Mt) ram för bedömning av ansiktskänslor på endast statiska bilder. För det första utvinns och förstärks särdragen i motsvarande region(positionsnivåns egenskaper) automatiskt med hjälp av en mekanism för uppmärksamhet på första nivån. I följande, Vi använder Bi-directive Recurrent Neural Network(Bi-RNN) med självuppmärksamhet (andra nivån uppmärksamhet) för att fullt ut utnyttja relationsfunktionerna i olika lager (lager-nivå funktioner) adaptivt. På grund av den inneboende komplexiteten i erkännandet av dimensionella känslor föreslår vi en flerstegsstruktur för lärande i två steg för att utnyttja kategoriska representationer för att förbättra dimensionsrepresentationerna och uppskatta valence och upphetsning samtidigt med tanke på korrelationen mellan de två målen. De kvantitativa resultat som genomförts på AffectNet dataset visar betydande framsteg på Concordance Correlation Coefficient(CCC) och Root Mean Square Error (RMSE), som illustrerar överlägsenheten av den föreslagna ramen. Dessutom har omfattande jämförande experiment också visat på effektiviteten hos olika komponenter.
I ett liknande arbete inom REF konstruerades en tvåstegsuppmärksamhet med tvåstegs ramverk för lärande med flera uppgifter för känsloigenkänning och valence-relevant uppskattning.
Two-level Attention with Two-stage Multi-task Learning for Facial Emotion Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}