神经形态学价值和唤起估计

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

使用神经形态学数据从面部预测价值和唤醒值，并将训练模型直接应用于情绪识别任务。

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。该算法在第三届野外情感行为分析竞赛的Aff-Wild2数据集上，相较于VggFace基线，性能指标高0.15-0.2。该方法可作为四个子挑战的新基准。

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