少样本表情识别
通过自监督预训练与少样本学习相结合，该模型仅需少量标注样本即可实现高精度人脸表情识别，为隐私受限场景下的情感计算提供了新工具。
Chen, Xuanchi · 郑向伟 · Kai, Sun · 刘位龙 · Zhang, Yuang
Information Sciences 2023
通过自监督预训练获得通用视觉特征，再结合原型网络进行少样本学习，仅用少量标注样本就能达到较高识别精度。
采用边缘服务器与云服务器协作的架构，在边缘端处理数据，降低隐私暴露风险。
在RAF-DB数据集上取得90.98%的识别准确率，优于现有许多方法。