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关于深度学习:论文笔记表情识别Occlusion-Aware-Facial-Expression-Recognition

jiezi

Occlusion Aware Facial Expression Recognition Using CNN With Attention Mechanism

Date: July 6, 2022
Topic: Occlusion
Where: TIP
Year: 2019

摘要

次要问题：实在环境中可能呈现表情遮挡问题。此前大部分模型是在 controlled face（大多数数据集都是由 CK+ , MMI , OuluCASIA 试验环境下失去的表情）上失去的后果

提出含注意力机制的卷积神经网络，能够构想出遮挡区域，并且将”注意力“集中在未遮挡的局部上。

此网络混合人脸中感兴趣的区域多种示意，每一种示意都有对应的权重。

含注意力机制的卷积神经网络有两种版本，一种是全局 - 部分的注意力机制（global–local-based ACNN），一种是基于 patch 的注意力机制（patch-based ACNN）。

次要思维

人们在生活中遇到遮挡物时，会把注意力集中在未遮挡的局部，或者是关注与遮挡局部对称或严密相干的局部。

如图中小女孩用手遮挡了嘴巴，因而后三个局部失去的权重较低，特地是最初一个局部，手指齐全遮住了嘴巴，无奈判断表情，则权重极低。

  • pACNN：依据图片的 landmark 的地位把最初一层卷积层输入的特色图宰割成多个 patch，对于每个 patch，PG-Unit 学习给每个 patch 对应的权重。
  • gACNN：同时整合 local 和 global 的示意，GG-Unit 给每一个全局示意一个权重。

相干工作

从两个方面介绍相干工作：

  • 类似的工作：含遮挡的表情辨认

    • Holistic-based（基于整体的办法）

      • 通过 designated regularization 形式，进步网络的鲁棒性（这个想法也实用于一般性物体遮挡）
      • 通过生成模型补全成残缺的脸（相干钻研表明，等同状况下，对嘴巴的遮挡，相比对眼睛的遮挡会极大影响表情辨认模型的能力）

    • Part-based：将图片分块：依据 landmark 分块，或者均等分块，后 detecting 是否含遮挡

      • 补全遮挡的块
      • 对所有块调配不同权重
      • 疏忽被遮挡的局部
  • 类似的技术：注意力机制

网络结构

Overview

  1. 一张图片输出 VGG 网络，失去一些特色图
  2. ACNN 将特色图解构为小特色图，失去不同的 local patches。
  3. 每个 local patch 被 PG-Unit 编码为一个带权重的向量，权重示意被遮挡的水平。
  4. 带权重向量和 local representations 拼接
  5. 两层全连贯层用于分类

Patch Based ACNN

  1. Region Decomposition：首先检测出人脸中 68 个 landmark，在这 68 个点中，抉择或者从新计算 24 个更为重要的点，蕴含人脸的眼睛，鼻子，嘴巴，眉毛四个关键部位。

  2. Occlusion Perception With Gate Unit：

    1. 被抉择进去的 裁剪后的特色图送入两层卷积层（不扭转空间分辨率）

    2. 最初一层特色图送入两个分支

      1. 第一个分支将输出的特色图编码成部分特征向量
      2. 第二个分支蕴含 Attention Net 应用一个标量取预计 local patch 的重要性。

      数学示意如下：


Global-Local Based ACNN

pACNN 用于捕捉部分面部特色，gACNN 用于捕捉全局面部特色

  1. Integration With Full Face Region:

    • Global-Local Attention 能够帮忙推断部分特色
    • Global-Local Attention 能够看作一种类型 ensemble learning（集成学习）

  2. Global-Gated Unit (GG-Unit)

    • 第一个分支将输出的特色图编码成全局特征向量
    • 第二个分支蕴含 Attention Net 应用一个标量取预计 global patch 的重要性。

Landmark 的错误判断无疑会给模型带来消极影响。

留神，这种属于本文能够改良的中央，本文为 2018/2019 论文，后续曾经有论文将不依赖 landmark 作为翻新点

试验

试验数据集

  • 原始残缺数据集：RAF-DB，AffectNet 这类
  • 人工合成的遮挡图片（在原始数据集上进行人工遮挡）：应用熊，帽子，书，头发等多个物体作为遮挡物，遮挡原始数据集中的图片。这个办法第一次见，不晓得之前是否有先例，之后的 RAN 中也是在原始数据集上新建了数据集，这种办法很讨巧。

  • 含遮挡的实在图片，构建了一个数据集 FED-RO：利用搜索引擎收集含遮挡的图片，并确保选出来的 400 张图片和 RAF-DB 以及 AffectNet 中不重合，由 3 集体进行标注。

试验细节

Backbone：VGG-16 (只取前 9 个卷积层)

预训练模型：ImageNet

训练过程中：原始残缺数据集和人工合成的数据集依照 1；1 混合

优化器：SGD

初始学习率：0.001

学习率调整策略：polynomia，gamma 为 0.1

momentum：0.9

weight decay：0.0005

batch size：128

最大迭代次数：50K 共破费 2 天！！！

  1. 与其余注意力机制模型比照：

  1. Comparison With Other Methods Handling FER With Synthetic Occlusion

  1. Comparison With Inpainting Methods:（和其余修复办法比照）

4，跨数据集的测评

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