极市直播回放丨第64期-彭小江&王锴：非受控环境下的表情识别

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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。

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。

7月29日晚20:00，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)。

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➤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

➤回放视频在这里☟（建议在pc端观看）

➤部分PPT截图

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