表情识别DAM-CNN(2019 PR)

论文:2019 PR Deep multi-path convolutional neural network joint with salient region attention for facial expression recognition.

1. Motivation

1)由于传统的CNN更多地是关注全局特征,对面部的所有区域都一视同仁,而FER任务中的面部表情主要是与面部的局部区域高度相关;
2)由于样本之间存在着性别、皮肤等一些差异,导致在FER中增加了一些扰乱的特征因素。

2. 网络结构

表情识别DAM-CNN(2019 PR)_第1张图片
1)SERD
就是针对上述motivation1所提出的一个网络模块。它其实就是有一个卷积层构成。
表情识别DAM-CNN(2019 PR)_第2张图片
表情识别DAM-CNN(2019 PR)_第3张图片
2)MPNS-Net
就是针对上述motivation2所提出的一个网络模块。
它是由MPAE模块和两个全连接层所组成。
表情识别DAM-CNN(2019 PR)_第4张图片

3. 实验

表情识别DAM-CNN(2019 PR)_第5张图片

4. 总结

解码器并不是越多越好,到了一定的数之后会达到一个饱和的状态。
这篇论文写得很好,主要是对网络和公式的实验式分析,很到位,相比其他论文来说,可以看得更明白些。

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