Video sequence-based human facial expression recognition using Transformer networks
Notice bibliographique
Résumé
目的相比于静态人脸表情图像识别，视频序列中的各帧人脸表情强度差异较大，并且含有中性表情的帧数较多，然而现有模型无法为视频序列中每帧图像分配合适的权重。为了充分利用视频序列中的时空维度信息和不同帧图像对视频表情识别的作用力差异特点，本文提出一种基于Transformer的视频序列表情识别方法。方法首先，将一个视频序列分成含有固定帧数的短视频片段，并采用深度残差网络对视频片段中的每帧图像学习出高层次的人脸表情特征，从而生成一个固定维度的视频片段空间特征。然后，通过设计合适的长短时记忆网络(long short-term memory network，LSTM)和Transformer模型分别从该视频片段空间特征序列中进一步学习出高层次的时间维度特征和注意力特征，并进行级联输入到全连接层，从而输出该视频片段的表情分类分数值。最后，将一个视频所有片段的表情分类分数值进行最大池化，实现该视频的最终表情分类任务。结果在公开的BAUM-1s(Bahcesehir University multimodal)和RML(Ryerson Multimedia Lab)视频情感数据集上的试验结果表明，该方法分别取得了60.72%和75.44%的正确识别率，优于其他对比方法的性能。结论该方法采用端到端的学习方式，能够有效提升视频序列表情识别性能。
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».