facial 第2页

CVPR2020: Suppressing Uncertainties for Large-Scale Facial Expression Recognition 阅读随笔

0.Abstract大规模表情识别(large-scaleFacialExpressionRecognition,FER)的主要挑战在于不确定性(uncertainties)，这些不确定性来源于模棱两可的面部表情(ambiguousfacialexpressions),低质量的脸部图像(low-qualityfacialimages)和标注者的主观性(thesubjectivenessofanno

mathlxj·2022-12-11 17:42

Automated warping procedure for facial thermal imaging based on features identification in the visib

基于可见光域特征识别的人脸热成像自动变形方法Abstract提出了一种基于参考模板的人脸红外成像（IRI）自动变形过程的软件解决方案。在头部受控运动期间（即偏航、俯仰、皱眉、说话），同时记录六名受试者面部的可见光和红外视频。通过开源软件OpenFace在可见域的每一帧中识别68个面部标志点，并将其转换为IRI的相应帧；然后将IRI地标用作基于局部加权平均（LWM）变换将程序扭曲为参考模板的基础。所

是谁家的小月亮·2022-12-09 14:05

Realtime Performance-Based Facial Animation 论文阅读

中心思想：创建一个仅使用Kinect设备的实时人脸驱动的系统备注：这是一个伪实时，因为personalbs是offline创建的文章的主要流程如上图Kinect获取RGB+depth图片使用offline获取的bs和先验概率去监督生成bs系数，为了时序更稳定加入了时域一致性监督获得系数之后，使用系数驱动其它数字人文章难点：难点1:personalbs制作难点2:BS系数的先验分布和时域监督难点3：

坤仔‘·2022-12-09 10:32

MEGC(FACIAL MICRO-EXPRESSION GRAND CHALLENGE)微表情识别比赛相关网站

2022.12.5当前MEGC2022已经结束，想参加只能等来年了。1.此活动是acmmultimedia下面的一个workshopWorkshops–2022ACMMultimedia当前acmmultimedia的网站是2022ACMMultimedia–Lisbon应该每年一个二级子网站。2.其他相关链接CallforPapers–2022ACMMultimediaACMMMMEGC2022

不解不惑·2022-12-06 13:50

Pyramid With Super Resolution for In-The-Wild Facial Expression Recognition

论文翻译摘要一、介绍Ⅱ、金字塔超分辨率(PSR)网络A、STN块B、缩放块C、LOWANDHIGH-LEVELFEATUREEXTRACTORD.FULLYCONNECTEDBLOCKANDCONCATENATIONBLOCKⅢ、THEPRIORDISTRIBUTIONLABELSMOOTHING(PDLS)LOSSFUNCTIONⅣ、数据集FER+RAF-DB数据集AffectNet数据集Ⅴ、实

qq_45786703·2022-12-05 19:30

论文阅读：Face-Mic: Inferring Live Speech and Speaker Identity via Subtle Facial Dynamics Captured by

Face-Mic:通过AR/VR运动传感器捕捉的细微面部动态来推断实时语音和说话人身份i.文章目录Abstract1INTRODUCTION2PRELIMINARIES2.1Speech-relatedFacialDynamics2.2CapturingFacialDynamicsviaMotionSensorsinAR/VRHeadsets3ATTACKOVERVIEWANDTHREATMODE

Hermione'·2022-12-05 15:19

【菜鸡读论文】Face2Exp: Combating Data Biases for Facial Expression Recognition

【菜鸡读论文】Face2Exp:CombatingDataBiasesforFacialExpressionRecognition最近上海开始降温了，而且常常下雨，天气开始变得好冷啊！以前年轻的时候冬天经常穿的少，现在膝盖开始有点遭不住了，小伙伴们一定要保护好自己的膝盖啊！话不多说，你们的菜鸡我闪亮登场，让我们开始这周的读论文吧！这是CVPR2022的一篇文章，还算是非常新。这篇文章主要讲的就是在

猫头丁·2022-12-04 21:28

Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection

DeepConvolutionalNetworkCascadeforFacialPointDetectionYiSun1XiaogangWang2,3XiaoouTang1,31DepartmentofInformationEngineering,TheChineseUniversityofHongKong2DepartmentofElectronicEngineering,TheChineseU

moggyna·2022-12-03 08:25

Attentive One-Dimensional Heatmap Regression for Facial Landmark Detection and Tracking阅读笔记

用于面部关键点检测和跟踪的一维热图回归ACM2020论文链接代码貌似未开源本阅读笔记主要关注面部关键点检测。摘要：热图回归是面部关键点检测的sota方法，但其空间复杂性巨大，且易产生量化误差。本文提出用一维热图回归面部关键点来解决此问题。①先预测两组一维热图分别表示x，y坐标的边缘分布（边缘分布（MarginalDistribution）只考虑其中部分变量的概率分布。），相比于用2D热图表示x和y

AnZhiJiaShu·2022-11-29 22:58

看OpenFace如何做到精准人脸识别

原文：https://blog.algorithmia.com/understanding-facial-recognition-openface/作者：StephanieKim翻译：不二欢迎加入CSDN

qq_41483834·2022-11-27 13:26

[CVPR‘22 FaRL] General Facial Representation Learning in a Visual-Linguistic Manner

paper:https://arxiv.org/pdf/2112.03109v3.pdfGitHub-FacePerceiver/FaRL:FaRLforFacialRepresentationLearning[Official,CVPR2022]摘要提出FaRL，首个针对人脸任务的预训练大模型；提出：1）使用contrastiveloss，从image-text对中学习high-level语义特

zzl_1998·2022-11-26 15:31

[表情识论文]Distract Your Attention: Multi-head Cross Attention Network for Facial Expression Recognition

1.摘要：提出了一种新颖的面部表情识别网络，称为分散注意力网络（DAN）。我们的方法实现了多个交叉注意力头，并确保他们捕捉表情的不重叠的有用的部分。我们的方法基于以下两个观察结果提出来的。首先，多个类别的人有着本质上相似的面部外观，他们之间只有细微差异。其次，面部表情通过多个面部区域同时表现出来，识别需要一个通过对局部特征之间的高阶交互信息进行编码来实现整体的方法。为了解决这些问题，提出了具有三个

Izz_happy·2022-11-26 02:46

PFLD：A Practical Facial Landmark Detector学习笔记

PFLD论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.10859v2.pdfPFLD源码地址：https://github.com/polarisZhao/PFLD-pytorch文章目录Abstract1.Introduction2.Methodology2.2BackboneNetwork2.3AuxiliaryNetwork2.4ImplementationDetails3

充实而又快乐·2022-11-21 13:28

CVPR2021:Towards Real-World Blind Face Restoration with Generative Facial Prior

单位：腾讯PCG论文代码XintaoWang大佬（ESRGAN、EDVR作者）的力作，这篇论文和他们另一篇CVPR2021论文《GLEAN:GenerativeLatentBankforLarge-FactorImageSuper-Resolution》想法相近，但是做的是两个不同的恢复任务。摘要人脸盲恢复通常依赖于人脸先验信息，如人脸几何先验信息或参考先验信息来恢复真实可信的细节。然而，极低质量

weixin_45703452·2022-11-21 09:54

【论文阅读】超分辨率——Towards Real-World Blind Face Restoration with Generative Facial Prior

TowardsReal-WorldBlindFaceRestorationwithGenerativeFacialPrior利用生成式人脸先验进行真实世界盲目的人脸重构1.Introduction解决的问题贡献GAN逆映射[SFTLayer](https://zhuanlan.zhihu.com/p/45145504)[PerceptualLoss](https://blog.csdn.net/u

小粽子~·2022-11-21 09:46

FACIAL阅读笔记

FACIAL:SynthesizingDynamicTalkingFacewithImplicitAttributeLearningAbstract输入：音频信号，目标短视频剪辑输出：具有与输入音频信号同步的自然嘴唇运动

hhhhhh23333·2022-11-20 22:55

2020cvpr最佳人脸识别-Suppressing Uncertainties for Large-Scale Facial Expression Recognition

原文链接代码即将开源Abstact由于表情模糊、低质量的人脸图像以及注释者的主观性等因素的影响，对一个定性的大规模人脸表情数据集进行注释是非常困难的。这些不确定性导致了深度学习时代大规模人脸表情识别的一个关键挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种简单而有效的自修复网络（SCN），它可以有效地抑制不确定性，防止deep网络过度拟合不确定的人脸图像。具体而言，SCN从两个不同的方面抑制了不确定性：1）

静候：花开·2022-11-20 15:14

Cascade EF-GAN: Progressive Facial Expression Editing with Local Focuses 论文解读

题目：CascadeEF-GAN：局部聚焦渐进式面部表情编辑时间：2020.3作者：RongliangWu,GongjieZhang,ShijianLu,andTaoChenCVPR2020Abstract目前面部表情编辑存在的问题：生成性对抗网络（GAN）的最新进展表明，面部表情编辑有了显著的改进。然而，当前的方法仍然容易在表达密集型区域周围产生伪影和模糊，并且在处理大间隙表达转换（例如从愤怒到

我是喵喵酱·2022-11-19 22:36

论文阅读 L2M-GAN：《L2M-GAN: Learning to Manipulate Latent Space Semantics for Facial Attribute Editing》

论文地址：来源：CVPR2021文章目录1.背景知识2.具体算法2.1算法流程2.2损失函数2.3应用3.实验3.1定性实验3.2定量实验3.3消融实验3.4其他属性操作任务的结果总结1.背景知识深度人脸属性编辑模型力求满足两个要求：（1）属性正确性——目标属性应该正确出现在编辑后的人脸图像上；(2)不相关保存——任何不相关的信息（如身份）在编辑后不应更改。现有方法一：基于空间注意力假设是每个属性

平什么阿·2022-11-19 22:34

Towards Semi-Supervised Deep Facial Expression Recognition with An Adaptive Confidence Margin 论文笔记

2022CVPR面部表情识别论文：面向具有自适应置信度的半监督深度面部表情识别以下内容是对论文的翻译和重点标注及笔记，后期还会对论文在此博客进行重难点更新和总结，请随时关注此博文。论文地址在下方已给出，源码下载链接在论文里。下载论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.12341.pdf摘要只有部分的未标记数据会被选择为大多数半监督学习方法的训练模型，这些方法的置信度分数通常

勒布朗张婧仪·2022-11-19 07:15

人脸识别 | Facial recognition详细介绍

人脸识别|Facialrecognition文章目录什么是人脸识别？人脸识别有4个特点人脸识别的4个步骤人脸识别的5个难点人脸识别算法的发展轨迹人脸识别的典型应用百度百科+维基百科扩展阅读人脸识别是身份识别的一种方式，目的就是要判断图片和视频中人脸的身份时什么。本文将详细介绍人脸识别的4个特点、4个步骤、5个难点及算法的发展轨迹。什么是人脸识别？人脸识别是计算机视觉-computerVision领

地理探险家·2022-11-13 11:51

表情识别综述论文《Deep Facial Expression Recognition: A Survey》中文翻译

本篇博客为论文《DeepFacialExpressionRecognition:ASurvey》的中文翻译，如有翻译错误请见谅，同时希望您能为我提出改正建议，谢谢！论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9039580人脸表情识别综述论文《DeepFacialExpressionRecognition:ASurve

Francis_Ye·2022-10-20 22:00

[论文笔记][表情识别]Occlusion Aware Facial Expression Recognition

OcclusionAwareFacialExpressionRecognitionUsingCNNWithAttentionMechanismDate:July6,2022Topic:OcclusionWhere:TIPYear:2019摘要主要问题：真实环境中可能出现表情遮挡问题。此前大部分模型是在controlledface（大多数数据集都是由CK+,MMI,OuluCASIA实验环境下得到的

·2022-07-07 10:41

人脸眨眼检测：Real-Time Eye Blink Detection using Facial Landmarks

Real-TimeEyeBlinkDetectionusingFacialLandmarks使用面部关键点进行实时眨眼检测摘要：本文提出了一种检测标准摄像机视频序列中眨眼的实时算法。在野外数据集上训练的关键点探测器对照相机的头部方向、不同的光照和面部表现表现出良好的鲁棒性。实验表明，如果关键点被精确地检测到，足以可靠地预测出睁开眼睛的水平。因此，该算法估计关键点位置，提取一个标量量-眼睛长宽比(E

uncle_ll·2022-07-02 10:59

[论文][表情识别]Towards Semi-Supervised Deep Facial Expression Recognition with An Adaptive Confidence Margin

#论文基本情况发表时间及刊物/会议：2022CVPR发表单位：西安电子科技大学，香港中文大学，重庆邮电大学#问题背景在大部分半监督学习方法中，一般而言，只有部分置信度高于提前设置的阈值的无标签数据被利用。由此说明，大部分半监督方法没有充分利用已有数据进行训练。#论文创新点设置了Ada

柒七同学·2022-05-22 22:00

L2M-GAN: Learning to Manipulate Latent Space Semantics for Facial Attribute Editing阅读笔记

L2M-GAN:LearningtoManipulateLatentSpaceSemanticsforFacialAttributeEditing2021CVPRL2M-GAN:LearningToManipulateLatentSpaceSemanticsf

ZYF_OS·2022-05-22 10:00

facial landmarks detection 人脸信息提取学习

1.https://github.com/TadasBaltrusaitis/OpenFace一个工具包功能很多2.https://github.com/ageitgey/face_recognition第一步是landmarks提取提供了接口https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/digital_make

xwwwwwwww·2022-05-19 07:22

python实现人脸关键部位检测（附源码）

Python学习交流Q群：906715085##3FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS=OrderedDict([("mo

蚂蚁爱Python·2022-04-17 17:18

Pytorch实现基于深度学习的面部表情识别（最新，非常详细）

目录一、项目背景二、数据预处理1、标签与特征分离2、数据可视化3、分割训练集和测试集三、搭建模型四、训练模型五、训练结果附录一、项目背景基于深度学习的面部表情识别(Facial-expressionRecognition

小周_·2022-04-17 07:23

论文笔记：（微表情综述）Analysis on Emotion Detection and Recognition Methods using Facial Microexpressions.

1.面部表情的自动分析包括三个步骤：获取面部图像，提取并表示感兴趣的数据并识别表情。2.面部表情计算分析的局限性表情包含有关人脸身份和表情变化的信息，因此提取的特征通常是表情变化和身份特征的混合体。（1）光照影响。从不同方向和不同强度照亮面部的方式对特征提取有重大影响。如果关键区域（例如眼睛或嘴巴）的光线昏暗，这会影响特征提取并干扰面部表情识别。（2）只关注于姿势。心理学家将这些表情按姿势或自发性

芍子zi·2022-03-16 07:28

【论文阅读】Facial Expression Recognition in the Wild via Deep Attentive Center Loss

这篇文章的重点在“深度注意中心损失”。下面简要描述一下网络中下面分支的pipeline：为输入的图像，经过CNN处理后，得到特征图。下面的分支进行如下处理：poolinglayer处理后得到，是一个一维的特征向量，再将经过一个全连接层计算后得到表情的概率分布，最后计算分类softmaxloss，也就是。难点在于上面分支的理解，也就是sparsecenterloss如何计算。在介绍上面分支的pipe

柠檬不喝橙汁·2022-03-04 07:48

【论文阅读】Region Attention Networks for Pose and OcclusionRobust Facial Expression Recognition

考虑到人脸表情识别中的大姿态和遮挡问题，我们提出了一种区域注意网络（RAN）来缓解CNN模型的退化。该算法能够自适应地捕获人脸区域信息的重要性，并在区域特征和全局特征之间做出合理的权衡。RAN的pipeline如图1所示。它主要由三个模块组成，即区域裁剪和特征提取模块、自我注意模块和关系注意模块。给定一张人脸图像（人脸检测后），我们首先使用固定位置裁剪或随机裁剪将其裁剪成多个区域。我们将在实验中比

柠檬不喝橙汁·2022-03-04 07:18

【论文阅读】Facial Motion Prior Networks forFacial Expression Recognition

Fig.1显示了拟议的FMPN框架的体系结构，该框架由三个网络组成：面部运动掩码发生器（FMG）、先验融合网络（PFN）和分类网络（CN）。构建FMG是为了生成一个掩码，即人脸运动掩码，它突出显示给定灰度表情人脸的运动区域。PFN的目标是将原始输入图像与FMG生成的人脸运动掩码融合，将局部知识引入到整个框架中。CN是一种典型的卷积神经网络（CNN），用于特征提取和分类，如VGG、ResNet或In

柠檬不喝橙汁·2022-03-04 07:17

【论文阅读】Deep multi-path convolutional neural network joint with salient region attention for facial。。。

论文阅读笔记引言网络结构实验结果引言引言部分其实没说什么，就提了一句：如果我们用权重去衡量“每个patch”或“某些区域”在表情识别任务中的重要性的话会更好。比如微笑表情其实和嘴角区域的关系更大，可以给这个区域赋予更高的权重；额头区域在微笑表情的判别任务中似乎没有太重要，所以可以给这个区域赋予更低的权重。网络结构网络结构分为3部分：VGG-Face、SERD、MPVS-Net。首先上两个网络整体图

柠檬不喝橙汁·2022-03-04 07:47

2018-08-03

【昨日三只青蛙】己完成听书生日歺Facial【今日三只青蛙】小组查经听书shopping【90天践行目标】克服贫血12堂健康课建立10个新客户【其他要做的事】【感恩分享】帮同事过生日，小小的聚歺，创造了暖暖的氛围

D6_李晓红Dorothy·2022-02-13 13:27

fer2013人脸表情识别案例

fer2013人脸表情识别工程目录一、下载数据集下载地址：https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge

Recalcitrant·2021-04-29 20:40

论文评析-Incremental Boosting Convolutional Neural Network for Facial Action Unit Recognition，NIPS, 2016

IncrementalBoostingConvolutionalNeuralNetworkforFacialActionUnitRecognition前言文章亮点模型结构CNNBoostingCNNLossfunctionIB-CNN弱分类器的更新增量强分类器的更新：LossfunctionIB-CNN的优化前言这篇论文是将GBDT与CNN结合用于FacialActionUnitRecogniti

MasterQKK 被注册·2021-04-16 19:58

人脸识别入门论文《Deep Facial Expression Recognition: A Survey》学习笔记

Abstract随着面部表情识别（FER）从实验室控制向野外挑战的转变，以及深度学习技术在各个领域的成功应用，深度神经网络越来越多地被用来学习用于自动FER的判别表示。最近的深度fers系统一般集中在两个重要的问题上：由于缺乏足够的训练数据而导致的过度拟合和与表情无关的变化，如光照、头部姿势和身份偏差。在本文中，我们提供了一个全面的调查，包括数据集和算法，提供深入了解这些内在的问题。首先，我们介绍

weixin_43897882·2021-03-23 09:15

【课程·研】专业英语 | 课堂汇报：The Research on Facial Expression Recognition

关于拾年之璐微信公众号：知行校园汇，点击查看，欢迎关注其他平台（点击蓝字可访问）：GitHub｜Gitee｜哔哩哔哩｜语雀｜简书｜微信小程序｜知行达摩院本文专栏：研究生课程点击查看系列文章本文主要内容：1.讲稿全文2.PPT演示3.文档下载1.讲稿全文全文字数：1670字汇报时间：8分钟老师，各位同学，大家晚上好，我的主题是面部表情识别的研究。我将从面部表情识别的介绍、识别方法、应用、挑战和未来发

拾年之璐·2021-02-14 21:45

python人脸特征提取_Python实现检测人脸特征并打印出来

示例代码如下：#-*-coding:utf-8-*-#自动识别人脸特征#filename:find_facial_features_in_pictur

weixin_39543655·2020-12-05 14:30

人脸颜值预测（facial beauty prediction）综述

文章目录一、什么是人脸颜值预测研究意义二、主要方法2.1传统方法2007年Ahumanlikepredictoroffacialattractiveness2.2深度的方法数据集评价指标论文：2011年Quantitativeanalysisofhumanfacialbeautyusinggeometricfeatures论文：2016年Anewfacebeautypredictionmodelb

Jankin_Tian·2020-09-17 18:24

第三篇：基于深度学习的人脸特征点检测 - 数据集整理

https://yinguobing.com/facial-landmark-localization-by-deep-learning-data-collate/在上一篇博文中，我们已经下载到了包括300

zhangjiaxuu·2020-09-15 06:36

Improving Facial Attribute Prediction using Semantic Segmentation, in arxiv 2017.04

笔者最近在关注fine-grained方面的paper，发现有以下的方面去做：1part-based2weakly-supervised的，如second-orderlesspooling（CompactBilinearPooling）等3还是weakly-supervised的，但用上了proposals/grids/regions（如selectivesearch）等，在网络中同时做class

_menglan_Zi·2020-09-14 16:25

OpenCV计算机视觉实战(Python版)资源

fromscipy.spatialimportdistanceasdistfromcollectionsimportOrderedDictimportnumpyasnpimportargparseimporttimeimportdlibimportcv2FACIAL_LANDMARKS

weixin_30598225·2020-09-14 16:43

Deep Multi-task Learning for Facial Expression Recognition 阅读笔记

分享一篇《DeepMulti-taskLearningforFacialExpressionRecognitionandSynthesisBasedonSelectiveFeatureSharing》，作者提出了一种带有卷积特征泄露单元的多任务网络结构，可以在面部表情识别任务和面部表情合成任务之间通过ConvFLU过滤掉无用和导致损害的特征的方式有选择地传递有益特征。并且使用面部表情合成分支来扩大

Pywin·2020-09-13 16:06

Age&Gender classification in Facial Recognition

人脸识别（六）人脸识别的进化，可以识别年龄性别了4.1前言将大牛Satya关于人脸识别中年龄和性别识别的代码学习实现了一遍，感觉其中有些坑，原作者博客中并未说明，所以我来填一些坑。博客当中的python代码和C++代码我都跑了一遍，python代码是没问题的，完全可以运行，也能达到预定目标。C++代码中存在很多问题，报错非常多。我通过中文英文两种方式搜索了许多答案，发现基本都是放水，没太大参考价值

BogeyDa·2020-09-13 12:14

PFLD: A Practical Facial Landmark Detector （CVPR2019）

人脸特征点检测又称人脸对齐，其目的是自动定位一组预定义的基准点(例如，眼角、嘴角等)。好的人脸对齐算法需要考虑到检测精度、处理速度和模型尺寸。PFLD这项工作开发了一种实用的面部特征点检测器，称为PFLD，具有高精度的对抗复杂情况，包括无约束的姿态、表情、灯光和遮挡。在骁龙845的芯片中效率可达140fps；另外模型大小较小，仅2.1MB，此外在许多关键点检测的benchmark中也取得了相当好的

为什么先生2012·2020-09-13 05:57

人脸表情系列：论文阅读——Photorealistic Facial Expression Synthesis by the CDAAE

论文完整题目：PhotorealisticFacialExpressionSynthesisbytheConditionalDifferenceAdversarialAutoencoder，task是表情生成，主体结构是一个AdversarialAutoencoder，如下图所示：生成器是一个conditionalautoencoder：输入图像，先经过下采样得到latentvector，在lat

lyn_beginning·2020-09-12 19:13

paper10：FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution with Facial Priors 2018CVPR

利用人脸先验实现端到端的人脸超分辨率introduction：之前的面部超分辨率方法大多是由通用的图像超分辨率算法加以适当修改得到的，大多数没有加人脸先验知识，所以导致恢复效果不好。并且用于人脸超分辨率的图像不是端到端的训练。motivation：FacialGeometryPriorsandEnd-to-EndTraining.contribution：第一个提出用人脸几何先验的知识进行端到端学

LiuShuangmax·2020-09-12 18:54

paper9：Synthesizing Normalized Faces from Facial Identity Features CVPR2017

SynthesizingNormalizedFacesfromFacialIdentityFeatures从面部身份特征合成正则化人脸CVPR2017一．摘要目标：提出了一种方法对于一个给定的输入人脸图像合成一个正面的中性表情的图像。实现：通过学习从人脸识别网络中提取特征生成faciallandmark和纹理来实现。突破：：利用facenet网络学习到的特征对pose，光照表情等特征的不变性，将学

LiuShuangmax·2020-09-12 18:53

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