研究目的
提出一种新颖的多视角卷积神经网络（CNN）模型用于三维面部表情识别（FER），该模型将观测到的三维面部的多视角信息和面部先验知识融入学习过程。
研究成果
与现有最先进研究相比，所提出的三维面部表情识别多视角卷积神经网络模型展现出良好效果。通过融入面部先验知识，该网络能通过聚焦关键区域来更好地学习表情特征。未来工作包括研究各视角对识别的贡献度，并将该方法扩展至四维数据应用。
研究不足
性能取决于三维面部关键点检测和区域聚类的准确性。该方法需要精确建立人脸模型之间的密集对应关系。
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[IEEE 2019年第21届国际多媒体信号处理研讨会(MMSP) - 马来西亚吉隆坡 (2019.9.27-2019.9.29)] 2019 IEEE第21届国际多媒体信号处理研讨会(MMSP) - 基于多视角与先验知识融合的3D面部表情识别
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DOI：10.1109/MMSP.2019.8901797
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
本文提出了一种用于三维面部表情识别（FER）的新型多视角卷积神经网络（CNN）模型。与现有主要从正面面部属性图像学习表情的深度学习三维FER方法不同，该模型将观测三维脸部的多视角信息和面部先验知识融入学习过程。这些信息通过端到端方式联合训练，以预测输入三维面部模型的情绪。在公开三维面部表情数据集上的实验表明，相较于单一视角，利用来自不同视角的附加信息和面部先验知识训练CNN能够学习更具判别性的特征。我们的模型在识别准确率方面优于现有最先进的三维FER方法，证明了其有效性。此外，该模型在低强度面部表情区分上的改进效果更为显著。
作者：
Quang Nhat Vo，Khanh Tran，Guoying Zhao
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