Unsupervised Domain Adaptation for Facial Expression Recognition Using Generative Adversarial Networks
المؤلفون المشاركون
Wang, Xiaoqing
Wang, Xiangjun
Ni, Yubo
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In the facial expression recognition task, a good-performing convolutional neural network (CNN) model trained on one dataset (source dataset) usually performs poorly on another dataset (target dataset).
This is because the feature distribution of the same emotion varies in different datasets.
To improve the cross-dataset accuracy of the CNN model, we introduce an unsupervised domain adaptation method, which is especially suitable for unlabelled small target dataset.
In order to solve the problem of lack of samples from the target dataset, we train a generative adversarial network (GAN) on the target dataset and use the GAN generated samples to fine-tune the model pretrained on the source dataset.
In the process of fine-tuning, we give the unlabelled GAN generated samples distributed pseudolabels dynamically according to the current prediction probabilities.
Our method can be easily applied to any existing convolutional neural networks (CNN).
We demonstrate the effectiveness of our method on four facial expression recognition datasets with two CNN structures and obtain inspiring results.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Xiaoqing& Wang, Xiangjun& Ni, Yubo. 2018. Unsupervised Domain Adaptation for Facial Expression Recognition Using Generative Adversarial Networks. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130830
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Xiaoqing…[et al.]. Unsupervised Domain Adaptation for Facial Expression Recognition Using Generative Adversarial Networks. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130830
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Xiaoqing& Wang, Xiangjun& Ni, Yubo. Unsupervised Domain Adaptation for Facial Expression Recognition Using Generative Adversarial Networks. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130830
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130830
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر