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TOOL · CL_20766 · May 7 · 04:00

新的跨模态网络利用对称性线索增强面部表情识别

研究人员开发了一种新颖的跨模态网络（CMNet），旨在改进面部表情识别。该网络通过从整个面部及其对称部分学习表情线索，来利用结构信息和面部属性。CMNet 包含一个用于增强分类器稳定性的精炼模块和一个用于防止依赖单侧特征的半脸对齐机制。实验表明，CMNet 在准确性方面优于 SCN 和 LAENet-SA 等现有方法。