【摘 要】
：
面部表情是最直接、有效的情感表达方式,与之相关的人脸表情识别技术也被广泛应用于人机交互、智慧医疗等多个领域。人脸表情的表示模型分为离散分类和连续维度,离散分类模型把面部表情分为六种基本表情,而连续维度模型通过建立连续的情感空间来描述复杂微妙且连续变化的表情。自然环境下的人脸复杂多变,且连续维度模型对表情进行了更加细致的划分。本文针对自然环境下的静态图片和动态视频场景下的连续维度模型的人脸表情识别问
论文部分内容阅读
面部表情是最直接、有效的情感表达方式,与之相关的人脸表情识别技术也被广泛应用于人机交互、智慧医疗等多个领域。人脸表情的表示模型分为离散分类和连续维度,离散分类模型把面部表情分为六种基本表情,而连续维度模型通过建立连续的情感空间来描述复杂微妙且连续变化的表情。自然环境下的人脸复杂多变,且连续维度模型对表情进行了更加细致的划分。本文针对自然环境下的静态图片和动态视频场景下的连续维度模型的人脸表情识别问题展开研究,主要工作包含以下两个方面:（1）对自然环境下静态图片维度表情识别进行探究。利用多任务学习的方法兼顾连续维度和离散模型,以有效增强连续维度模型的特征表示能力。针对基础的多任务注意力网络（MTAN）在多任务学习中产生任务偏移的问题以及每个特定任务对表情相关特征表达能力不足的问题,提出多任务注意力协同网络（MTACN）。MTACN从任务和特征两个层面改进了MTAN。在Affect Net数据集上的实验结果表明,该模型的性能明显优于基线模型,且与其他论文中的方法相比有较为明显的优势,证明了提出方法的有效性。（2）基于视频的维度表情识别能够更真实地建模情感,其研究也更有意义且更具挑战性。本文提出了双重注意力网络,该网络不仅能在提取图像空间特征的同时正确有效捕获视频帧序列的时间信息,而且还有选择性地关注视频帧序列中的重要部分。此外,通过采用不敏感损失来代替传统的损失函数,增强了网络对噪声标签地鲁棒性。在RECOLA和AFEW-VA数据集上的实验结果表明该模型可以综合考虑视频序列的时空信息,提升了视频维度表情的识别精度。
其他文献
随着互联网时代的发展,信息安全问题日益突出,数字水印作为版权保护和身份认证的手段备受关注。它常用于地质勘察和军事通信等领域。为了保护勘察信息,同时避免图像被恶意盗取和篡改,人们将需要保护的信息当作水印嵌入到图像中。又由于户外勘察会受到天气的影响,遇到雾霾天气时会使拍摄到的图像质量降低。为了提高图片的质量,去雾也成为研究的热点问题。针对以上问题,本文提出一种基于去雾加速器的数字水印系统,在去雾的同时
目前,全国主要的医疗机构基本上都搭建各自的网上预约挂号系统或者电话挂号系统,但是从近些年的运行效果来看,预约挂号的放号量和使用率都不高。而且存在一些问题,如上办事大厅虽然有统一接入平台,但是预约挂号的提示不明确,医院出诊表不统一,存在各式各样现象,人机交互程度较差,群众使用起来极为不便等问题,有些还是单一PC端网站预约挂号平台,这些平台已难以满足患者的需求。随着移动互联网技术已经突飞猛进发展,预约
生物特征识别技术是最有效的个人身份认证解决方案之一。随着生物特征识别技术的广泛应用,生物特征识别数据库的规模不断扩大。在这种情况下,快速匹配和检索技术越来越有必要。掌纹识别技术是近年来新兴的生物识别技术之一。在掌纹识别技术中,有多个子类别,包括低分辨率掌纹识别和三维掌纹识别技术等。研究者们已经提出许多掌纹识别算法。而对快速的掌纹检索的算法研究还处于起步阶段。哈希技术是最流行的图像检索技术之一,由于
随着科技的发展和公共安防需求的增加,智能监控系统的部署成为了一种流行趋势,其核心是行人再识别技术。本文首先简要介绍了行人再识别研究的意义、现状、挑战;接着深入研究行人再识别的理论知识,概述了行人再识别发展至今的经典算法;然后针对行人图片错位、遮挡、无关信息干扰等问题,对融合全局特征与局部特征的行人再识别算法进行研究,以上述两种类型特征的有效提取方法为切入点,做了以下研究工作和算法创新。第一个工作是
光场相机通过对单个场景进行多视角密集采样,使得高精度深度信息的挖掘成为可能,在深度传感器中不论在便携性还是深度精确性方面都具有显著优势。现有的深度估计方法不能很好处理遮挡和噪声问题,特别是对于包含遮挡区域的噪声场景,遮挡和噪声的同时存在将使深度获取难度进一步加大。本文分别围绕遮挡和噪声这两大难点问题对光场深度估计展开研究。论文的主要研究工作如下:（1）概述光场深度估计原理以及国内外的应用场景和研究
水下图像是获得水下场景信息的重要媒介之一,在水下探测、海洋研究等领域都扮演着重要角色。然而,光在水下传播时会与水体产生强烈的吸收与散射作用,导致水下成像质量下降,严重限制了水下的可视范围。因此,水下成像及复原技术在水下救援、海洋探索以及海洋目标识别等领域都有着重大意义和实际价值。本文首先针对水下图像中散射光去除的问题,采用分层思想分离图像中的散射光,实现了水下图像复原,提高了水下图像的质量;其次针
大数据时代,人们日常生活中处处都在积累着数据,从而导致大量的数据在不停的堆积,这些数据的内在价值是让很多学者们去研究聚类算法的动力。聚类算法的出现,使得巨大的数据得以发挥背后隐藏的价值。聚类有效性指标是对聚类结果进行评价,对于发现正确聚类数起到关键性的作用,然后现有指标存在簇中心分布很接近时难以得到正确聚类数、分离性处理机制过于简单、面向含噪声的数据集效果较差的问题。为此,本研究面向模糊聚类提出了
随着智能化信息时代的到来,校园学生对于获取信息的高效性也越来越重视。目前高校学生获取各类信息需要在不同的App和平台上进行,这对高校学生获取信息造成一定的局限性。在信息爆炸的时代,快速找到自己有用的信息对提高生活品质也显得必不可少。为此,需要搭建基于个性化推荐的、集失物招领、交友、经验交流、买卖交易为一体的校园学生互动管理平台。本平台采用个性化的推荐算法,为每一位学生提供个性化的服务,从而让用户快
卷积神经网络在计算机视觉领域得到了大量的应用,尤其是基于卷积神经网络的目标检测方法目前在学术界和工业界都受到了广泛关注。然而,由于卷积神经网络具有较高的计算复杂度,目前目标检测方法通常依靠大型服务器如GPU（Graphics Processing Unit）进行运算。但是,当前GPU平台存在功耗高、体积大以及成本昂贵等缺陷,使得基于卷积神经网络的目标检测方法难以应用于移动机器人、无人机等轻量化平台
如何基于给定的输入文本描述生成与之相一致的图像是一个十分具有挑战性的问题。目前的方法大都是首先合成一张初始模糊的图像,然后提炼这张初始图像去生成高质量的图像。然而,现在大多数的方法都很难合成与输入文本描述相一致的初始图像。所以如何在初始图像不好的情况下去合成高质量的图像至关重要。在本篇论文中,为了解决这个问题,基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）做了以