Ansiktsanalys gynnar många multimediaapplikationer. Den består av ett antal uppgifter, såsom ansiktsuttrycksigenkänning och ansiktstolkning, och de flesta befintliga metoder behandlar i allmänhet dessa uppgifter självständigt, vilket begränsar deras spridning i verkliga scenarier. I detta dokument föreslår vi ett integrerat Face Analytics Network (iFAN), som kan utföra flera uppgifter gemensamt för ansiktsanalys med en ny noggrant utformad nätverksarkitektur för att fullt ut underlätta den informativa interaktionen mellan olika uppgifter. Det föreslagna integrerade nätverket modellerar uttryckligen samspelet mellan uppgifterna så att sambanden mellan uppgifterna kan utnyttjas fullt ut för att öka prestandan. För att lösa flaskhalsen av frånvaron av dataset med omfattande träningsdata för olika uppgifter föreslår vi dessutom en ny korsdatasethybridutbildningsstrategi. Det tillåter "plug-in and play" av flera datauppsättningar annoterade för olika uppgifter utan krav på en fullt märkt gemensam datauppsättning för alla uppgifter. Vi visar experimentellt att den föreslagna iFAN uppnår state-of-the-art prestanda på flera ansiktsanalys uppgifter med hjälp av en enda integrerad modell. IFAN uppnår en total F-poäng på 91,15 % på Helens dataset för ansiktstolkning, ett normaliserat medelvärde på 5,81 % på MTFL-datasetet för ansiktsmarkeringslokalisering och en noggrannhet på 45,73 % på BNU-datasetetet för känsloigenkänning med en enda modell.
En annan relaterad arbete är integrerad ansiktsanalys nätverk REF, där flera datauppsättningar kommenteras för olika uppgifter (facial landmärke, ansiktsuttryck och ansiktstolkning) används för att träna en integrerad ansiktsanalys modell, undvika behovet av att bygga en fullt märkt gemensam datauppsättning för alla uppgifter.
Integrated Face Analytics Networks through Cross-Dataset Hybrid Training
{'venue': "MM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}