Unconstrained facial action unit detection via latent feature domain
Facial action unit (AU) detection in the wild is a challenging problem, due to the unconstrained variability in facial appearances and the lack of accurate annotations. Most existing methods depend on either impractical labor-intensive labeling or inaccurate pseudo labels. In this paper, we propo...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Shao, Zhiwen, Cai, Jianfei, Cham, Tat-Jen, Lu, Xuequan, Ma, Lizhuang |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/172649 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Facial action unit detection using attention and relation learning
بواسطة: Shao, Zhiwen, وآخرون
منشور في: (2022) -
Global convergence of nonmonotone descent methods for unconstrained optimization problems
بواسطة: Sun, W., وآخرون
منشور في: (2013) -
Recovering facial reflectance and geometry from multi-view images
بواسطة: Song, Guoxian, وآخرون
منشور في: (2023) -
An exemplar-based multi-view domain generalization framework for visual recognition
بواسطة: Niu, Li, وآخرون
منشور في: (2020) -
GeoConv: geodesic guided convolution for facial action unit recognition
بواسطة: Chen, Yuedong, وآخرون
منشور في: (2023)