第 7 届 ABAW 挑战赛上的 HSEmotion 团队：多任务学习与复合面部表情识别

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

基于多任务学习的面部表情识别、情绪价值 - 唤醒估计的轻量级神经网络方法，结合高斯或滑动窗口平滑处理以提高准确性和关联系数。

本文提出了一种基于单个预训练AffectNet的EfficientNet模型的帧级情感识别算法，可在移动设备上实现实时视频人脸情感分析。该算法在Aff-Wild2数据集上的性能指标高于VggFace基线，表情分类、趋势-觉醒估计和表情分类验证集中的性能指标提高了0.15-0.2。该方法可作为四个子挑战的新基准。

Aff-Wild2数据集 人脸情感分析 实时视频 帧级情感识别算法 移动设备
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