hfutyfl802的博客

文章主要贡献： 1，提出一个STRCN模型，来解决MER问题，这是第一次在MER问题上，考虑到时空变形； 2，提出两种对视频的STRCN在时间维度的连接，不但考虑了空间信息，还考虑了时间信息。 3，我们设计了一种数据加强策略，极大地丰富了训练样本，采用了一个balanced loss，来简化不平衡的训练。 文章的framework: Framework主要分为三步：空间和时间处理，临时连接和时空...

A Compact Embedding for Facial Expression Similarity 文章的主要贡献是提出了一个更贴近人的视觉偏好的简约空间，来描述面部表情。最后，得到一个16维度的特征。文章认为，表情的分布不是完全符合语义特征，For example, smiles can come in many subtle variations, from shy smiles, to...