Detektion av åtgärdsenhet (AU) blir nödvändigt för ansiktsanalys. Många föreslagna strategier står inför utmanande problem när det gäller att hantera anpassningen av olika regioner i ansiktet, effektiv fusion av tidsinformation och utbildning av en modell för flera AU-etiketter. För att bättre ta itu med dessa problem föreslår vi en ram för fördjupat lärande för AU-detektion med region av intresse (ROI) anpassning, integrerad multi-märkning lärande och optimal LSTM-baserad temporal fising. För det första är RoI-skärnät (ROI-nät) utformade för att se till att särskilt intresserade regioner av ansikten lär sig självständigt; varje delregion har ett lokalt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) - ett ROI-nät, vars konvolutionsfilter endast kommer att utbildas för motsvarande region. För det andra används flermärkt lärande för att integrera resultaten från de enskilda RoI-grödnäten, som lär sig olika AU:s inbördes relationer och förvärvar globala funktioner i olika delregioner för upptäckt av AU. Slutligen, det optimala urvalet av flera LSTM lager för att bilda den bästa LSTM Net utförs till bästa säkring temporal funktioner, för att göra AU förutsägelsen den mest exakta. Den föreslagna metoden utvärderas på två populära AU-detektionsdata, BP4D och Disfa, som presterar betydligt bättre än den senaste tekniken, med en genomsnittlig förbättring på cirka 13 % för BP4D respektive 25 % för Disfa.
Li et al Ref föreslog en ROI-ram för AU-detektering genom att beskära CNN-funktionskartor med information om ansiktsmarkeringar.
Action Unit Detection with Region Adaptation, Multi-labeling Learning and Optimal Temporal Fusing
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}