近日，廣東工業大學資訊工程學院人工智慧研發團隊青年教師陳添水為第一作者的論文《Cross-Domain Facial Expression Recognition: A Unified Evaluation Benchmark and Adversarial Graph Learning》發表於國際期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI)》。T-PAMI是人工智慧、模式識別、機器學習等領域公認的最頂級的期刊，中科院分割槽1區期刊，中國計算機協會推薦A類期刊，最新影響因子17.86。
圖1. 該論文提出的對抗圖表達學習框架
具體來說，該論文首先構建了一個統一且公平的評測基準，該基準復現了多個效果較好的跨域人臉表情識別方法，以及數個最新發表的通用領域自適應演算法，並使用統一的源/目標域以及骨幹網路選擇，以此進行公平的比較評測。該基準可以公平評測各個工作提出的演算法的有效性，更好地推進跨域人臉表情識別領域的發展。此外，該論文還提出了一個新的對抗圖表達學習框架，該框架創造性地把圖表示傳播與對抗學習機制相結合，從而實現高效的跨域整體-區域性表達協同遷移和學習。基於我們所提出的統一且公平的評測基準，該框架取得了優於所有現有方法的效果。
該論文首次構建統一且公平的跨域人臉識別新基準，使得跨域人臉識別演算法可以在公平條件下評估，對跨域人臉分析的前沿研究具有重要科學價值；其次，該論文首次聯合對抗學習和圖表達學習，為跨域人臉識別提供一種基於對抗圖表達學習的新方法，對圖表達學習、對抗學習等前沿機器學習演算法與跨域人臉分析等領域研究具有重要的科學意義。
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本文轉載自廣東工業大學官網
