通过空间行动单元线索实现引导可解释的面部表情识别

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过使用空间动作单元和面部标记，结合图片的分类表情作为监督，构建具有解释性的深度分类器，从而提高层级可解释性。

本研究提出了一种基于空间-时间关系和注意力机制的面部动作单元检测框架，通过空间-时间图卷积网络捕捉动态面部动作单元的关系，并使用自适应学习的边界权重形成关系图。实验结果显示，该方法在基准测试中取得了显著的改进。

基准测试 注意力机制 空间-时间关系 自适应学习 面部动作单元检测框架
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