面部表情分析的幾個常見任務(wù)和基本算法

發(fā)布時間：2021-09-14 點擊次數(shù)：2060

　　面部表情分析是計算機(jī)通過分析人臉信息嘗試?yán)斫馊祟惽楦械囊环N技術(shù)，目前已成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱點話題。其挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)標(biāo)注困難、多人標(biāo)簽一致性差、自然環(huán)境下人臉姿態(tài)大以及遮擋等。為了推動面部表情分析發(fā)展，本文概述了面部表情分析的相關(guān)任務(wù)、進(jìn)展、挑戰(zhàn)和未來趨勢。首先，簡述了面部表情分析的幾個常見任務(wù)、基本算法框架和數(shù)據(jù)庫；其次，對人臉表情識別方法進(jìn)行了綜述，包括傳統(tǒng)的特征設(shè)計方法以及深度學(xué)習(xí)方法；接著，對人臉表情識別存在的問題與挑戰(zhàn)進(jìn)行總結(jié)思考；最后，討論了未來發(fā)展趨勢。通過全面綜述和討論，總結(jié)以下觀點：

　　1)針對可靠人臉表情數(shù)據(jù)庫規(guī)模小的問題，從人臉識別模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)以及利用無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行半監(jiān)督學(xué)習(xí)是兩個重要策略；

　　2)受模糊表情、低質(zhì)量圖像以及標(biāo)注者的主觀性影響，非受控自然場景的人臉表情數(shù)據(jù)的標(biāo)簽庫存在一定的不確定性，抑制這些因素可以使得深度網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)真正的表情特征；

　　3)針對人臉遮擋和大姿態(tài)問題，利用局部塊進(jìn)行融合的策略是一個有效的策略，另一個值得考慮的策略是先在大規(guī)模人臉識別數(shù)據(jù)庫中學(xué)習(xí)一個對遮擋和姿態(tài)魯棒的模型，再進(jìn)行人臉表情識別遷移學(xué)習(xí)；

　　4)由于基于深度學(xué)習(xí)的表情識別方法受很多超參數(shù)影響，導(dǎo)致當(dāng)前人臉表情識別方法的可比性不強(qiáng)，不同的表情識別方法有必要在不同的簡單基線方法上進(jìn)行評測。目前，雖然非受控自然環(huán)境下的表情分析得到較快發(fā)展，但是上述問題和挑戰(zhàn)仍然有待解決。

　　人臉表情分析是一個比較實用的任務(wù)，未來發(fā)展除了要討論方法的精度也要關(guān)注方法的耗時以及存儲消耗，也可以考慮用非受控環(huán)境下高精度的人臉運動單元檢測結(jié)果進(jìn)行表情類別推斷。

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面部表情分析的幾個常見任務(wù)和基本算法