最近の成果として-人脸遮挡場面での表情認識に関するものが挙げられます

我们团队在国际期刊《Displays》（IF：2.167）上在线发表论文“Facial Expression Recognition in Facial Occlusion Scenarios: A Path Selection Multinetwork”。この論文は、上海大学コンピュータ工学科学学院を第一単位とし、阮礼恒を第一著者、韓越興准教授を第二著者および通信著者としています。

今日、まだ続くパンデミック下では、外出時にマスクを着用することが当たり前の状態になりました。マスクは、鼻や口を覆うため、顔の特徴が隠れてしまいます。また、サングラスをかけたり、帽子をかぶったり、物体の陰影がある場合もあります。これらの顔の遮蔽は、表情認識に一定の困難をもたらします。本論文では、上半分、下半分、および目を覆う3つの一般的な顔の遮蔽シーンを基に、パス選択型のマルチネットワーク構造を提案しています。 この方法には2つの部分があります。第1部分は、マルチネットワーク構造であり、元のデータセットをラベル単位で3つのサブデータセットに分割し、各サブデータセットには元のデータセットの一部のラベルが引き継がれ、3つのサブネットワークがそれぞれ訓練されます。第2部分は、パス選択式のマルチネットワーク統合方法であり、各サブデータセットに含まれる画像を同じラベルとして扱い、新しいデータセットに入れ、初期ネットワークを訓練します。初期ネットワークが出力した予測結果に基づいて、子ネットワークの1つを選択して最終的な予測結果を出力します。 本論文では、Fer2013、Jaffe、KDEF、RAF-DBの4つの一般的な公開表情データセットを合わせて、より大きなデータセットにまとめ、トレーニングサンプル数を増やしました。そして、遮蔽処理を模擬し、実験結果では、本手法が遮蔽された顔の表情を効果的に認識でき、さまざまな顔の遮蔽シーンに適用できることが示されました。これにより、表情認識がより正確かつ信頼性の高いものになり、より多くのシーンで使用できるようになります

論文へのリンク：https://doi.org/10.1016/j.displa.2022.102245

プロジェクトアドレス：https://github.com/han-yuexing/A-Path-Selection-Multinetwork