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从未配对的无遮挡图像中逐步辅助的遮挡面部表情识别( Occluded Facial Expression Recognition with Step-Wise Assistance from Unpaired Non-Occluded Images )
B Xia S Wang
虽然人脸表情识别近年来有了很大的进步，但是在野外从遮挡的人脸图像中识别表情仍然是非常具有挑战性的。由于缺乏具有遮挡类型和位置多样性的大规模人脸表情数据集，直接从有限的遮挡图像中学习鲁棒的遮挡表情分类器是非常困难的。考虑到无遮挡的人脸图像通常比遮挡的人脸图像提供更多的表情识别信息，我们提出了一种基于非配对非遮挡图像作为特征和标记空间指导的遮挡人脸表情识别的分步学习策略。具体来说，我们首先利用特征空间中的分布密度来度量非遮挡数据的复杂度，并将数据分成三个子集。这样，遮挡表达式分类器可以先以基本样本为指导，然后利用更多有意义和鉴别性的样本。在全局和局部特征空间中采用互补对抗学习技术，使得被遮挡特征的分布接近于非遮挡特征的分布。通过自适应分类损失，我们还考虑了不同图像的可转移性的变化。在标签空间中引入损耗不等式正则化，以校准被遮挡网络的输出值。实验结果表明，该方法提高了合成和实际数据的性能。
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