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PESFormer：通过直接时间戳编码提升宏观和微观表情识别
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
该论文提出了多种基于深度学习的表情识别方法，如时间卷积网络、SeqFormer和微弱监督框架MC-WES，均在不同数据集上表现优异，推动了视频情感分析和微表情识别的发展。
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关键要点
- 该论文提出了一种基于时间卷积网络的方法，利用预训练模型提取视频中的深度表示，并在EEV 2021挑战赛中获得第一名。
- 介绍了SeqFormer模型，通过注意力机制捕捉视频帧之间的关系，实现自然的实例跟踪，结合Swin Transformer提高了AP。
- 利用事件相机和脉冲神经网络实现基于事件的面部表情识别，能耗仅为传统神经网络的1/65。
- 提出了微弱监督表情识别框架MC-WES，试验结果表明其与全监督方法相当。
- 使用浅层卷积神经网络进行小表情识别，提供更局部的运动估计，降低计算量并在公共数据集上取得最新性能。
- 提出了PWES框架，通过生成可靠的伪标签和特征对比学习，取得与全监督方法相当的性能。
- 提出了ATM-GCN框架，增强剪辑级别的微表情识别能力，在多个数据集上表现优异。
- 开发了FADE任务无关的特征上采样操作符，在多个密集预测任务上具有一致的性能改进。
- 提出基于时间状态转变的架构，提高微表情分析的性能，展示了卓越的效果。
- 提出xLSTM-FER架构，成功捕捉学生面部表情的细微变化，在多个标准数据集上表现优异。
❓
延伸问答
PESFormer的主要贡献是什么？
PESFormer通过多种深度学习方法提升了视频情感分析和微表情识别的性能，特别是在EEV 2021挑战赛中获得第一名。
SeqFormer模型是如何工作的？
SeqFormer利用注意力机制捕捉视频帧之间的关系，实现自然的实例跟踪，并结合Swin Transformer提高了AP。
MC-WES框架的优势是什么？
MC-WES框架通过微弱监督实现精细的帧级别识别，其性能与全监督方法相当，具有更高的效率。
事件相机在表情识别中的应用效果如何？
事件相机结合脉冲神经网络实现的表情识别能耗仅为传统神经网络的1/65，且识别性能良好。
ATM-GCN框架的创新点是什么？
ATM-GCN框架增强了剪辑级别的微表情识别能力，通过捕获帧之间的时间依赖关系，表现优异。
FADE操作符的功能是什么？
FADE是一种任务无关的特征上采样操作符，旨在提高密集预测任务的性能，具有一致的改进效果。
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