A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Unconstrained Facial Expression Recognition Based on Feature Enhanced CNN and Cross-Layer LSTM Reconhecimento irrestrito de expressão facial com base em CNN com recursos aprimorados e LSTM de camada cruzada

Ying TONG, Rui CHEN, Ruiyu LIANG

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Resumo:

A rede LSTM demonstrou ter desempenho superior no reconhecimento de expressão facial de sequência de vídeo. Tendo em vista a capacidade de representação limitada do LSTM de camada única, é proposto um modelo de atenção hierárquica com ramificação de recursos aprimorada. Esta nova arquitetura de rede consiste no tradicional VGG-16-FACE com ramificação de recursos aprimorados seguida por um LSTM de camada cruzada. O VGG-16-FACE com ramificação aprimorada extrai os recursos espaciais, assim como o LSTM de camada cruzada extrai as relações temporais entre os diferentes quadros do vídeo. O método proposto é avaliado em bancos de dados públicos de emoções em tarefas independentes de assunto e entre bancos de dados e supera os métodos de última geração.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.11 pp.2403-2406
Data de publicação
2020/11/01
Publicitada
2020/07/30
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDL8065
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Reconhecimento de imagem, visão computacional

autores

Ying TONG
  Nanjing Institute of Technology
Rui CHEN
  Nanjing Institute of Technology
Ruiyu LIANG
  Nanjing Institute of Technology

Palavra-chave