《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于歐氏距離解纏的多角度跨庫(kù)人臉表情識(shí)別
信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全 11期
梁 廣
(中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院，安徽 合肥230026)
摘要： 當(dāng)前，人臉表情的識(shí)別受數(shù)據(jù)庫(kù)偏差和姿勢(shì)角度差異的影響。為了解決這個(gè)問(wèn)題，提出了一個(gè)基于特征解纏的跨數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。該模型包含三個(gè)主要策略：基于歐氏距離的多屬性解纏策略，表情特征內(nèi)部的對(duì)比學(xué)習(xí)策略，對(duì)抗領(lǐng)域自適應(yīng)策略。該方法首先得到表情、姿勢(shì)和庫(kù)相關(guān)的特征，并在歐氏空間解纏不同屬性的特征。對(duì)比學(xué)習(xí)可以使相同表情標(biāo)簽的特征逼近，不同表情標(biāo)簽的特征疏遠(yuǎn)。對(duì)抗領(lǐng)域自適應(yīng)策略使得未被學(xué)習(xí)的目標(biāo)庫(kù)樣本和已學(xué)習(xí)過(guò)的源庫(kù)樣本的特征分布逼近。該方法在8個(gè)公開(kāi)的數(shù)據(jù)庫(kù)上展開(kāi)實(shí)驗(yàn)，得到了充分的驗(yàn)證。
中圖分類(lèi)號(hào)： TP37
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.11.005
引用格式： 梁廣. 基于歐氏距離解纏的多角度跨庫(kù)人臉表情識(shí)別[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2021，40(11)：29-36.
Euclidean distance disentanglement adaptive method for multi-view cross-database facial expression recognition
Liang Guang
(School of Cyberspace Science and Technology，University of Science and Technology of China，Hefei 230026，China)
Abstract： At present, the accuracy of face expression recognition is affected by database biases and posture variations. To solve this problem, this paper proposes a novel cross-database unsupervised learning model based on feature disentanglement. There are three strategies in this model：multiple attribute features disentanglement, contrastive learning within face expression feature, adversarial domain adaptation. The feature disentanglement can get expression-related, pose-related and database-related features, and try to separate the features of different attributes. Contrastive learning can make expression features of the same label closer, and expression features of the different labels as far apart as possible. Adversarial domain adaptive learning makes the unseen sample′s features closer to sample′s features of the training database. Our experiments are carried out on 8 databases and achieved state of the art results.
Key words : facial expression recognition；feature disentanglement；cross database；contrastive learning

0 引言

如今，人臉表情識(shí)別相關(guān)研究的熱度逐漸上升。相應(yīng)的技術(shù)也應(yīng)用于教育質(zhì)量評(píng)估、刑事審訊等多個(gè)領(lǐng)域。然而，當(dāng)前的很多研究主要關(guān)注于相同數(shù)據(jù)庫(kù)上的人臉表情識(shí)別，即訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本都來(lái)自于同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。由于不同表情數(shù)據(jù)庫(kù)在人種、背景和光照等存在差異，表情識(shí)別的效果受到很大的影響[1]。同時(shí)，人臉圖片也包含多個(gè)不同姿勢(shì)，不同姿勢(shì)之間的差異也導(dǎo)致了表情識(shí)別準(zhǔn)確率的下降。研究者當(dāng)前也在研究降低數(shù)據(jù)庫(kù)和姿勢(shì)所帶來(lái)影響的方法。

由于姿勢(shì)的差異對(duì)表情識(shí)別有明顯的影響，研究人員提出了三大類(lèi)方法來(lái)消除表情識(shí)別中的姿態(tài)差異：姿勢(shì)規(guī)范化方法[2]；單分類(lèi)器方法[3-4]；姿勢(shì)魯棒的特征方法[5-8]。由于正臉的表情識(shí)別準(zhǔn)確率高于側(cè)臉，研究者使用姿勢(shì)規(guī)范化的方法將側(cè)臉圖像轉(zhuǎn)換成正臉圖像來(lái)進(jìn)行識(shí)別表情。然而，用來(lái)測(cè)試的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)通常缺失同一個(gè)人的正-側(cè)臉數(shù)據(jù)對(duì)。這也導(dǎo)致了側(cè)臉圖像在通過(guò)生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)[9](Generative Adversarial Networks，GAN)生成正臉的過(guò)程中存在失真，影響表情識(shí)別效果。對(duì)于單分類(lèi)器方法，研究者使用單個(gè)分類(lèi)器來(lái)識(shí)別多種姿勢(shì)下的表情。這種方法需要大量不同姿勢(shì)的圖像來(lái)訓(xùn)練單一分類(lèi)器，而現(xiàn)實(shí)中很難得到足夠多的多角度圖像。而姿勢(shì)魯棒的特征方法嘗試訓(xùn)練一個(gè)編碼器來(lái)生成對(duì)姿勢(shì)差異魯棒的表情特征。這種方法在特征層面降低了表情特征中的姿勢(shì)噪聲，同時(shí)不需要大量的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)樣本，也無(wú)需生成偽樣本。因此本模型選擇了姿勢(shì)魯棒的特征方法來(lái)降低姿勢(shì)差異。




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作者信息：

梁  廣

(中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院，安徽 合肥230026)


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