【摘 要】
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面部表情是人类表达情绪、欲望、意图的重要载体。自面部动作编码系统（Facial Action Coding System,FACS）引入面部动作单元（Action Unit,AU）的概念后,从AU的角度分析面部表情可以更加客观且准确地分析人的情绪意图。面部动作单元检测在综合描述面部表情方面起着基础性作用,已成为计算机视觉领域一个重要的研究课题,在心理诊断、人机交互等领域有着广阔的应用前景。AU视角
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面部表情是人类表达情绪、欲望、意图的重要载体。自面部动作编码系统（Facial Action Coding System,FACS）引入面部动作单元（Action Unit,AU）的概念后,从AU的角度分析面部表情可以更加客观且准确地分析人的情绪意图。面部动作单元检测在综合描述面部表情方面起着基础性作用,已成为计算机视觉领域一个重要的研究课题,在心理诊断、人机交互等领域有着广阔的应用前景。AU视角的面部表情是细微且稀疏的,目前研究通常使用局部特征编码的方法,基于先验知识构建AU掩膜,需要人工手动构建并剪裁出相关区域。掩膜的裁剪准确度、裁剪尺寸、裁剪数量等因素通常对模型性能有较大影响。此外,当前很多研究聚焦于提高整个空间特征编码的质量,默认合并所有通道维度特征,忽略了部分通道信息在AU检测中的重要贡献,导致噪声模糊了重要信息,限制模型精度进一步提升。为解决上述问题,本文提出一种基于区域注意力学习的面部动作单元检测算法,以提升面部动作单元检测的精度。本文主要工作和贡献如下:（1）利用面部AU局部且细微的特点,使用基于均匀分块的区域卷积方法,对每个分块用一组独立的卷积核去拟合面部AU的结构特征,使得每个区域学习到的特征权重能捕获重要的特征信息,促使模型拟合区域特征。区域卷积方法在保证模型精确度的基础上降低了工作复杂度。（2）针对区域卷积只关注空间层面AU特征而丢失AU通道信息的问题,提出自适应的区域通道注意力方法,联合空间特征来强化学习通道层面的AU特征。本方法可抑制模型学习不重要的通道特征,同时完全捕获通道层面的AU信息,从通道层面出发重点学习稀疏的面部特征,并且降低过拟合现象。结果表明,所提方法在DISFA和CK+数据集上分别取得了 64.5%和68.2%的识别准确率（F1值）,与目前主流的几种面部动作单元检测方法相比,达到较高水平。（3）基于本文提出的面部动作单元检测算法,设计并开发了面部动作单元检测系统,实现了端到端的AU检测、推断情绪状态并进行结果可视化展示。本文研究结果为提高面部动作单元检测精度提供了一种新思路,为探索孤独症儿童情绪共情能力智能化评估带来新启示。
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