Multi-conditional Latent Variable Model for Joint Facial Action Unit Detection

最新推荐文章于 2024-10-31 14:31:35 发布
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分类专栏： EM算法/latent variable 面部运动单元检测/AUs deteciton 高斯过程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/raby_gyl/article/details/55804918
博客介绍了多条件隐含变量模型，其可用于联合的面部运动单元检测，在信息技术领域的图像处理或AI相关方面有应用价值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

多条件隐含变量模型 for 联合的面部运动单元检测
这里写图片描述

Deep Region and Multi-label Learning for Facial Action Unit Detection简要论文笔记
yinghua2016的博客
08-16 2783
Deep Region and Multi-label Learning for Facial Action Unit Detection 摘要：  本文对以前的网络进行了改进，用一个统一的深度网络，同时解决Deep Region and Multi-label Learning(DRML) 这两个问题。 DRML中的一个重要方面是一个新的区域层（a region layer ），它使
2015 ICCV以及ICCV Workshop中有关Action Units(AU)检测和Facial landmark检测的文章总结
程序媛
04-10 4358
好记性不如烂笔头，记录一下重点部分，方便以后查找   有AU标记的数据集：CK+，DISFA，BP4D   有关AU检测的文章整理 1，ICCV 2015 HSHTL， Ruiz A, Weijer J V D, Binefa X. From Emotions to Action Units with Hidden and Semi-Hidden-Task Learning[C]// I...
Facial-Action-Unit-Detection
04-18
面部动作单位检测 面部动作单元（FAU）是面部的特定区域，可让人们估计图像中所经历的情绪的强度和类型。 FAU编码系统中的每个面部运动都通过其在面部的出现进行编码。 AU编码从0开始并在28结束，第0个编码代表一个中性的面Kong。 尽管在FAU编码系统中存在各种FAU，但大多数应用程序仅使用其中的一些来描述情绪。 这些FAU通常称为主要FAU。 例如，组合在一起的颊部增高（AU6）和唇角牵拉（AU12）的AU代码会带来幸福感（AU6 + 12）。 作为另一示例，该AU码内眉头加注（AU1），眉低（AU4）和唇角压低（AU15）一起得到悲伤（AU1 + 4 + 15）的情感。 AU代码从0开始并在28结束，第0代码对应于中性面。 可以在上找到AU代码及其对应的面部表情的完整列表。 对在BP4D FAU数据集上预先训练的深度ResNet架构进行了轻微修改，即可预测面部表情的强度。 每个AU
JÂA-Net Joint Facial Action Unit Detection and Face Alignment Via Adaptive Attention
binqiang2wang
12-31 1071
广泛的实验表明，我们的框架（i）在具有挑战性的BP4D、DISFA、GFT和BP4D+基准上显著优于最先进的AU检测方法，（ii）可以自适应地捕捉每个AU的不规则区域，（iii）在面部对齐方面实现了竞争性的性能，并且（iv）在部分遮挡和非正面姿态下也很好地工作。然而，在文献中，很少看到这两项任务的联合研究。–我们在基准上进行了广泛的实验，其中我们提出的联合框架显著优于最先进的AU检测方法，可以自适应地捕捉每个AU的不规则区域，在面部对齐方面实现了竞争性性能，并且在部分遮挡和非正面姿态下也能很好地工作。
Meta Auxiliary Learning for Facial Action Unit Detection
欢迎来到道的世界
08-13 343
方法 综述  假设在训练阶段有一个AU\mathrm{AU}AU训练数据集DtraAU={(Xi,zi),1≤i≤N}\mathcal{D}^{AU}_{tra}=\{(\mathcal{X}_i,z_i),1\le i \le N\}DtraAU​={(Xi​,zi​),1≤i≤N}和一个人脸表情数据集DtraFE={(Ei,yi),1≤i≤M}\mathcal{D}^{FE}_{tra}=\{(\mathcal{E}_i,y_i),1\le i \le M\}DtraFE​={(Ei​,yi​),1≤i
Self-supervised Representation Learning from Videos for Facial Action Unit Detection(CVPR 2019)
language_zcx的博客
05-24 1702
Self-supervised Representation Learning from Videos for Facial Action Unit Detection(CVPR 2019) Paper PDF 文章目录IntroductionInnovationMethodFeature disentanglingTarget reconstructionCycle with AU/pose changedExperimentImplementation details DetailedCompariso
（十一：2020.08.28）CVPR 2017 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-28 3955
CVPR 2017 追踪之论文纲要（修正于2020.08.28）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这1400篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 下面皆为机器翻译以方便我第一次筛选，我会慢慢修正，但现在请结合。有兴趣的可以问我要处理这些论文并自动翻译的脚本。 Respect！ 论文目录
【ECCV2020】接收论文列表part1
TomRen
07-18 7112
ECCV2020 接收论文完整列表 看论文学CV
AAAI 2022 论文列表
gbstack08的专栏
02-15 2万+
链接及代码之后会更新 GitHub链接：https://github.com/gbstack/AAAI-2022-papers Scaled ReLU Matters for Training Vision Transformers Pichao Wang, Xue Wang, Hao Luo, Jingkai Zhou, Zhipeng Zhou, Fan Wang, Hao Li, Rong Jin Search Strategies for Topological Network Optimizat
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
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A graph similarity for deep learning An Unsupervised Information-Theoretic Perceptual Quality Metric Self-Supervised MultiModal Versatile Networks Benchmarking Deep Inverse Models over time, and the Neural-Adjoint method Off-Policy Evaluation and Learning.
Denver Intensity of Spontaneous Facial Action ( DISFA ) 数据集
09-13
Denver Intensity of Spontaneous Facial Action ( DISFA ) 数据集由 27 个视频组成，每个视频 4844 帧，共有 130,788 张图像。动作单元注释处于不同的强度级别，在以下实验中将被忽略，动作单元要么设置要么未设置。DISFA 是从面部表情识别领域流行的更广泛的数据库中选择的，因为微笑的数量很多，即动作单元 12。详细地说，有 30,792 个有这个动作单元集，82,176 个图像有一些动作单元集48,612 张图像根本没有设置动作单元。视频数据太大，无法上传，有需要的可以私信我。
DISFA情绪识别数据集
03-04
DISFA数据集是一个非拟人脸部表情数据库，用于开发自动动作单元检测的计算机算法。
DISFA+人脸表情数据集
08-27
内含百度网盘下载链接
MC-GAN: Multi-conditional Generative Adversarial Network for Image Synthesis（未写完）
weixin_45193950的博客
04-01 414
github地址
情感数据集DISFA介绍
ChristopherI的博客
06-12 1001
AU数据集DISFA简介
【亲测免费】 探索情感的奥秘：DISFA+ 人脸表情数据集
最新发布
gitblog_06675的博客
10-31 470
探索情感的奥秘：DISFA+ 人脸表情数据集 【下载地址】DISFA人脸表情数据集分享 DISFA+ 是一个人脸表情数据集，专门设计用于研究面部动作编码和情感分析。这个数据集提供了丰富的面部表情样本，涵盖了多种自然状态下的人类表情，对于那些从事人脸识别、表情识别和情绪分析领域的研究人员来说，是一个宝贵的数据资源。数据集中...
DRML（2016-CVPR）重现过程记录---（9）问题解决与最终结果
程序媛
06-14 2523
之前谈到的现象是单个AU用lmdb和softmax可以正常训练，而采用了multi-label数据输入和multi-sigmoid loss函数层却不能正常训练，后来张君鹏帮我检查，发现是因为输入的数据没有shuffle。后来我发现这个错误刘琳学姐也犯了，大概新入门caffe的人在第一次修改输入层时可能容易犯这个错误。因为一般我们用lmdb时会在命令中添加shuffle，但是新的层一般是不会自动设...
【论文阅读】AU检测|《Deep Adaptive Attention for Joint Facial Action Unit Detection and Face Alignment》
Celine的博客
01-31 4263
摘要 本文旨在从大量没有人工标注的视频中学习用于面部动作单元检测的区分表示。受面部动作是面部肌肉运动这一事实的启发，论文将这些运动描述为不同帧中两幅面部图像之间的转换，并将其用作学习表示的自我监控信号。但是，在不受控制的情况下，这种转换是由面部动作和头部运动引起的。为了消除头部运动的影响，我们提出了一个双圈自动编码器(TCAE)，它可以解开面部动作相关运动和头部运动相关运动。具体而言，TCAE被训练成分别将源面部的面部动作和头部姿态改变为目标面部的面部动作和头部姿态。我们的实验验证了TCAE解耦运动的能力。
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zhangxu
12-24 1万+
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