Abstrakt. Ansiktsuttrycksigenkänning är en aktuell uppgift. Men mycket lite forskning undersöker subtila uttryck igenkänning, vilket är viktigt för mental aktivitet analys, bedrägeri upptäckt, etc. Vi tar itu med subtila uttryck erkännande genom konvolutionella neurala nätverk (CNN) genom att utveckla multi-task lärande (MTL) metoder för att effektivt utnyttja en sida uppgift: ansikts landmärke upptäckt. Befintliga MTL-metoder följer ett mönster av delade CNN-lager och uppgiftsspecifika toppskikt. Men delningsarkitekturen är vanligtvis heuritiskt vald, eftersom det är svårt att bestämma vilka lager som ska delas. Vårt tillvägagångssätt består av (1) ett nytt MTL-ramverk som automatiskt lär sig vilka lager som ska delas genom optimering under tensor spår norm legalisering och (2) en invariant representation lärande metod som gör det möjligt CNN att utnyttja uppgifter som definieras på separata datauppsättningar utan att drabbas av dataset distribution skift. För att främja subtila uttryck, bidrar vi med en storskalig Subtle Emotions och Mental States i Wild-databasen (LSEMSW). LSEMSW innehåller en mängd olika kognitiva tillstånd samt grundläggande känslor. Den innehåller 176K bilder, manuellt kommenterade med 13 känslor, och därmed ger den första subtila uttryck dataset tillräckligt stor för att träna djupa CNNs. Utvärderingar av databaserna LSEMSW och 300-W (landmark) visar hur effektiva de föreslagna metoderna är. Dessutom undersöker vi överföring av kunskap som inhämtats från LSEMSW-databasen till traditionell (nonsubtle) uttryck igenkänning. Vi uppnår mycket konkurrenskraftiga resultat på Oulu-Casia NIR&Vis- och CK+-databaser via överföringslärande.
I synnerhet antogs en anpassning av distributionen i Ref för att utnyttja uppgifter, inklusive subtil ansiktsuttrycksigenkänning och landmärkesdetektering på separata datauppsättningar.
Deep Multi-task Learning to Recognise Subtle Facial Expressions of Mental States
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}