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【技术综述】人脸表情识别研究

随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及,人脸识别技术正在经历前所未有的发展,关于人脸识别技术讨论从未停歇。目前,人脸识别精度已经超过人眼,同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备,应用市场和领域需求很大,基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分,近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注,成为学术界和工业界的研究热点。本文将对人脸识别中的表情识别的相关内容做一个较为详细的综述。

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处理表情识别中的坏数据:一篇CVPR 2020及两篇TIP的解读

真实场景下的表情识别一直是令众多研究者十分头疼的课题。这个任务中,尤为令人抓狂的是表情数据集中普遍存在着许多坏的数据(例如被遮挡的人脸,错误的标签或者是模糊不清的图像)。这些数据不仅使得模型难以拟合,还严重拉低了最后的精度。在今年的 CVPR 中,我们惊喜的发现了一篇专门解决这个问题的论文,这篇论文有效的抑制了那些不确定性的数据,并且防止了深度模型对这些坏数据的过拟合。顺藤摸瓜,我们也找到了在 2019 年的 IEEE transactions on image processing 上两篇能有效处理遮挡表情和姿势变化的论文。本篇提前看重点关注 CVPR 2020 中的这篇「Suppressing Uncertainties for Large-Scale Facial Expression Recognition」, 但在解读它之前,我们先有步骤的解读两篇 TIP 作为它的基础,最后详细介绍它的算法和思想。对比性的解读这三篇论文,也许能对研究者们自己的工作有所启发。

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[机器学习] 实验笔记 – 表情识别(emotion recognition)

[机器学习] 实验笔记系列是以我在算法研究中的实验笔记资料为基础加以整理推出的。该系列内容涉及常见的机器学习算法理论以及常见的算法应用,每篇博客都会介绍实验相关的数据库,实验方法,实验结果,评价指标和相关技术目前的应用情况。   本文主要整理自笔者在表情识别(emotion recognition)研究上的实验笔记资料,给出了表情识别常用的数据库,论文资料,识别方法,评价指标,以及笔者的实验笔记和实验结果。   文章小节安排如下:   1)表情识别的意义   2)表情识别的应用   3)常用的数据库及比赛   4)实验-算法说明   5)实验-效果展示   6)结语

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基于pytorch卷积人脸表情识别–毕业设计「建议收藏」

这篇文章记录一下我本科毕业设计的内容。我的课题是人脸表情识别,本来最开始按照历届学长的传统是采用MATLAB用传统的机器学习方法来实现分类的。但是鉴于我以前接触过一点点深度学习的内容,觉得用卷积神经来实现这个网络或许效果会好一点。于是我上网络上搜集了大量资料,照着做了一个基于Pytorch实现的卷积模型,加入了调用摄像头实时识别的程序。第一次接触机器视觉的东西,没有什么经验,还望指教。本次设计的参考来源于以下: 1.基于卷积神经网络的面部表情识别(Pytorch实现)–秋沐霖。链接:LINK 2.Pytorch基于卷积神经网络的人脸表情识别-marika。链接:LINK 3.Python神经网络编程-塔里克

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