Abstract-Automatisk ansiktsaction enhet (AU) och uttryck upptäckt från videor är ett långvarigt problem. Problemet är delvis utmanande eftersom klassificerare måste generalisera till tidigare okända ämnen som skiljer sig markant i beteende och ansiktsmorfologi (t.ex. tunga kontra känsliga bryn, släta kontra djupt etsade rynkor) från de på vilka klassifierarna tränas. Även om vissa framsteg har gjorts genom förbättringar i val av egenskaper och klassificeringar, kvarstår den utmaning som enskilda skillnader mellan människor utgör. Personspecifika klassificeringar skulle vara en möjlig lösning, men med tanke på bristen på utbildningsdata. Tillräckliga utbildningsdata för personspecifika klassificeringar är vanligtvis inte tillgängliga. Detta dokument tar upp problemet med hur man kan anpassa en generisk klassificering utan ytterligare etiketter från försökspersonen. Vi föreslår en transduktiv inlärningsmetod, som vi kallar en selektiv överföringsmaskin (STM), för att anpassa en generisk klassificering genom att försvaga personspecifika missmatchningar. STM uppnår denna effekt genom att samtidigt lära sig en klassificering och omvikta de träningsprover som är mest relevanta för testämnet. Vi jämförde STM med både generiska klassificeringar och cross-domain inlärningsmetoder på fyra riktmärken: CK+
I REF, Chu et al. Föreslå selektiv överföringsmaskin för att omvikta de källträningsprover som är mest relevanta för målanvändarna baserat på ett iterativt minimeringsförfarande för att bilda en distribution närmare måldata.
Selective Transfer Machine for Personalized Facial Expression Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}