极市直播丨彭小江&王锴：非受控环境下的表情识别｜TIP2020&CVPR2020

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| 极市线上分享  第64期 |

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人脸表情作为人们日常生活一种非语言交际信息，一定程度上是人们内在情感的反映。在当今摄像头无处不在的时代，通过人脸感知人们的情感是比较实际的方案。然而，非受控环境下人脸表情识别存在诸多问题和挑战，比如大姿态、遮挡、不一致标注问题。

本次分享，我们邀请到了来自中国科学院深圳先进技术研究院的彭小江副研究员和王锴，为我们介绍分享自注意力策略在这些问题上的两个探索工作：Region Attention Networks for Pose and Occlusion Robust FacialExpression Recognition (TIP2020)及Suppressing Uncertainties for Large-Scale Facial ExpressionRecognition (CVPR2020)。

其中，第一个工作在人脸图片part层级引入自注意力，挖掘最具表情鉴别力的part，进而缓解遮挡和大姿态问题。第二个工作在minibatch中引入自注意力、排序和标签修改，从而抑制不确定性表情样本，缓解噪声过拟合以学到真正的表情特征。

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直播信息

时间：2020年7月29日 （周三）20:00~21:00

主题

非受控环境下的表情识别

Facial expression recognition in the wild

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嘉宾介绍

彭小江

中国科学院深圳先进技术研究院副研究员，主要研究领域为视频理解、情感计算、跨模态人脸识别、弱监督学习等。曾于顶级期刊和会议发表论文40余篇，担任ICCV、CVPR、ECCV等会议期刊审稿人，并负责包括国自然基金等在内的7项科研项目。

更多信息见个人主页：pengxj.github.io

王锴

硕士毕业于中国科学院深圳先进技术研究院，硕士期间研究领域为情感计算和噪声样本学习。

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关于分享

➤论文&代码

TIP2020：https://arxiv.org/pdf/1905.04075.pdfcode：https://github.com/kaiwang960112/Challenge-condition-FER-datasetCVPR2020：https://arxiv.org/pdf/2002.10392.pdfcode：https://github.com/kaiwang960112/Self-Cure-Network

➤分享大纲

1. 情感计算及主要模型
2. 人脸表情识别入门知识
3. 大姿态和遮挡情况下的表情识别
4.  表情识别中的不确定性样本抑制
5. 人脸表情识别展望

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参与方式

关注“极市平台”公众号，回复“64”或“彭小江”或“王锴”可获取免费直播链接。

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往期回顾

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关于极市平台

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