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【论文阅读】Effects of Emotional Music on Facial Emotion Recognition in Children with Autism Spectrum Diso
1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 研究情感一致(congrunent)音乐对患有自闭症儿童的面部情感识别能力的影响 2.这是否是一个新的问题？ 不是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ a)没有音乐或者情感不一致的音乐会降低ASD患者的情感识别精度，并增加反应时间 b)自闭症特征（即自闭症谱系商得分【论文阅读】Region Attention Networks for Pose and OcclusionRobust Facial Expression Recognition
考虑到人脸表情识别中的大姿态和遮挡问题，我们提出了一种区域注意网络（RAN）来缓解CNN模型的退化。该算法能够自适应地捕获人脸区域信息的重要性，并在区域特征和全局特征之间做出合理的权衡。 RAN的pipeline如图1所示。它主要由三个模块组成，即区域裁剪和特征提取模块、自我注意模块【论文阅读】Validation of dynamic virtual faces for facial affect recognition
1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 验证动态虚拟人脸对表情识别的有效性 2.这是否是一个新的问题？ 不是新问题 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ H1: DVFs的情感识别精度和反应时间要比ER-40好 H2: 动态轻度高的会有更高的识别精度，以及更少的反应时间 H3: 正面的识别精度和反应时间要好[论文][人脸算法]Boosting Facial Expression Recognition by A Semi-Supervised Progressive Teacher
Motivation 在表情识别中，标注质量高的数据集数据量小，容易造成过拟合；数据量大的数据集标注质量不佳，含噪声，不利于模型的学习。如下图，为表情识别中最大的数据集之一AffectNet中错误标签。我们提出Progressive Teacher 用于同时解决缺少高质量标注数据和大数据集标注含噪声两个问题。【论文阅读】Deep learning-based facial emotion recognition for human–computer interaction applications
这篇文章标题虽然包含了人机交互，但是对人机交互部分进行过多描述 1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 采用迁移学习的方法，利用人脸表情数据集训练了几个卷积神经网络模型 2.这是否是一个新的问题？ 不是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 使用迁移学习提高人脸表情识别的精度。 4.有哪些相【论文阅读】Towards emotion recognition in immersive virtual environments: A method for Facial emotion rec
1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 沉浸式虚拟环境下的情感识别，基于面部情感识别 2.这是否是一个新的问题？ 不是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 基于2D和3D集合特征的表情识别能够在沉浸式虚拟环境下获得较好的识别效果。 有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在这领域值得关注的研究【论文阅读】Realistic Facial Expression Reconstruction for VR HMD Users
1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 提出了一种用于感知和重建虚拟现实(VR)头戴式显示器(HMD)用户的面部表情的系统。 2.这是否是一个新的问题？ 是的 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 利用肌电信号来预测面部AUs，通过AUs和三维重建技术来重构VR下的面部。 4.有哪些相关研究？如何归类？谁是这