EB-CaP

新的EB-CaP方法实现了视频表情识别模型的个性化

研究人员开发了一种新的测试时自适应方法，称为基于能量的缓存个性化（EB-CaP），用于细粒度视频表情识别。该方法旨在通过在推理时将面部表情识别模型个性化给个别用户，而无需进行大量的参数更新，从而提高其准确性。EB-CaP利用轻量级的基于能量的模型和个性化缓存，从无标签的视频数据中生成特定类别的原型，在基准数据集上表现优于现有方法，同时保持较低的计算开销。