人脸表情识别网络

跨域识别精度提升

通过对抗性先验图学习增强面部特征的区分能力，无需目标域数据即可提升跨域表情识别的准确性。

Zhang, Yingrui · Sun, Zhe

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2024

参数信息

平均准确率提升

7.09 %

集成方法的平均准确率提升

6.93 %

技术优势

无需目标域数据

模型在训练过程中不引入任何目标数据集的信息，即可提升跨域识别精度。

方法普适性强

该方法可集成到两种最优的跨域识别方法中，并在四个数据集上平均提升不低于6.93%。

应用场景

• 情感计算：提升跨域情感分析的准确性，无需目标域数据即可部署。
• 人机交互：使机器人能在不同环境下稳定识别用户表情，增强交互自然度。
• 患者监控：在不同光照和环境下可靠识别患者表情，辅助情绪与健康监测。
• 智能座舱：在座舱内不同光照条件下准确识别驾驶员表情，提升安全监控。