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基于AU人脸运动单元识别假笑男孩的真实表情【OD体育】

基于AU人脸运动单元识别假笑男孩的真实表情【OD体育】

本文摘要:预示着人工智能的发展和普及,嵌入式在我们的生活中也扮演着更加最重要的起到。人们总是实在机器冷冰冰的,不取食人间烟火,而情绪情感辨识则确实为人们搭起起了与他人交流的桥梁。如果机器能辨识面临对象当下的情绪,就能更佳地作出反应。情绪辨识也是人工智能领域里的热门研究课题。 毕竟大家对假笑男孩的表情包在都不陌生,那怎么样才能辨识出有图片中的小男孩的现实表情呢?相比于更为少见的图片分类模型,我们2020-03-30 来闲谈一聊一种基于AU(人脸运动单元)的情绪识别方法。

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预示着人工智能的发展和普及,嵌入式在我们的生活中也扮演着更加最重要的起到。人们总是实在机器冷冰冰的,不取食人间烟火,而情绪情感辨识则确实为人们搭起起了与他人交流的桥梁。如果机器能辨识面临对象当下的情绪,就能更佳地作出反应。情绪辨识也是人工智能领域里的热门研究课题。

毕竟大家对假笑男孩的表情包在都不陌生,那怎么样才能辨识出有图片中的小男孩的现实表情呢?相比于更为少见的图片分类模型,我们2020-03-30 来闲谈一聊一种基于AU(人脸运动单元)的情绪识别方法。我们一般将少见的表情分成7种,即安静、吃惊、气愤、哀伤、快乐、不安、反感(恶心)。

在美国心理学家PaulEkman明确提出的面部不道德编码系统中,又将人们的各种情绪与许多的人脸运动单元(AU)展开关联。这里讲解的方法自由选择了其中几组关联度较高的AU(0~5),作为情绪评判的标示。其中,AU0回应抱住上嘴唇和人中区域的肌肉,AU1回应颔部上升,AU2回应嘴角剪切,AU3回应眉毛太低并连为一体,AU4回应嘴角夹住向下倾斜,AU5回应抱住眉毛外角。

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上图可以看见,这个男生有所不同的情绪,对应各个AU的数值也各不相同。而本方法也是利用这6种AU的数值作为输出,对最后情绪做到一个精确的辨别。

明确模型如下图所闻:如图中右图,输出的6种AU的数值经过一层说明了层,再行经过一层仅有链接,最后利用softmax作为输入,自由选择一种情绪标签作为最后的结果。当然,各个AU数值的计算出来只不过也是一个更为前沿的研究课题,当前也有许多的深度自学模型,比如DRML、EAC-Net,可以再行先前与大家共享。最后,我想要,男孩的假笑应当不会被归入disgust吧,你们实在呢?。


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