Paper阅读总结Day1

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1.Convolutional Neural Networks For Facial Expression Recognition

文章思想

简单的一篇关于表情识别的文章,运用简单的CNN结构,在文章中对比了深层次的网络结构和浅层次的网络结构的效果,同时将前向的最后一层特征与自己手动提取的Hog特征做了特征融合,并重新训练一个全连接层,得到的效果与不用特征融合效果一致。

文章使用数据集

Fer2013 Database,通过浅层次和深层次的横向对比与 加入hog与不加hog的横向对比

实验效果与结论

深层次的CNN准确率大概是65%,加入HOG与不加效果基本一致,结论是否定了Hog特征融合对表情识别有效果的提升。

2.Island Loss for Learning Discriminative Features in Facial Expression Recognition

文章思想

简单的在centerLoss的基础上,添加了衡量各类别类心的loss,由于centerloss只关注了样本到类心的类内距离,而IslandLoss在关注类心距离的同时,添加了类间距离的loss,采用余弦距离衡量类心的相似程度。

\[\zeta = \zeta_S+\lambda (\zeta_C+\lambda_1\zeta_{is}) \]

文章使用的数据集

Oulu-CASIA database 、 Extended Cokn-kanada和MMI database,fer2013

实验效果与结论

在各个数据集上的表现都优于SoftmaxLoss以及 CenterLoss+SoftmaxLoss.需要把握各个loss的权重调节

3.End to End Deep Learning for Single Step Real-Time Facial Expression Recognition

文章思想

实现一个集合人脸检测与人脸表情分类的一体的网络---Faster-RCNN。替换了Faster-RCNN前面的预训练的网络结构,采取了VGG16和ResNet50,做对比后VGG可以达到10fps,ResNet50-5fps,感觉略有水分。

文章使用数据集

Extended Cokn-kanada 和 FER2013

实验效果与结论

能够在CK+上10折达到94.7的Accuracy 10fps 实际使用基本不可能,RPN的人脸检测稳定性很低

4.Comparative Study of Human Age Estimation Based on Hand-Crafted and Deep Face Features

文章思想

自己提取的特征(LBP、Hog、BSIF)以后CNNs提取的特征(VGG-face、Image-VGG-F、VGG16、DEX-IMDB-WIKI and DEX-ChaLearn-ICCV2015 Features),五个CNNs网络,有包含图像分类,人脸识别,目标检测与年龄预估。实际上就是特征做融合,然后用PLS regression 偏最小二乘法回归分析。

文章使用数据集

MORPH和PAL database

实验效果与结论

实验对比了几种特征单独的实验效果以及crop后的效果,实验说明了最后的回归很重要,然后CNN的特征比这些自己提取的特征好。

本文作者: 张峰
本文链接:http://www.enjoyai.site/2017/11/06/
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posted @ 2017-11-09 20:56  圆滚滚的小峰峰  阅读(720)  评论(0编辑  收藏  举报