[论文解读] Convolutional neural networks pretrained on large face recognition datasets for emotion classification from video
本文提出了一种基于大规模人脸识别数据集预训练的卷积神经网络集成模型，用于基于视频的情感分类。通过微调最先进的人脸识别模型（VGG-Face 和专有 FR-Nets）并结合SVM的音频特征，该方法在EmotiW 2017测试集上实现了60.03%的准确率——相比之前最佳结果提升1%——且未使用视觉时序建模。
In this paper we describe a solution to our entry for the emotion recognition challenge EmotiW 2017. We propose an ensemble of several models, which capture spatial and audio features from videos. Spatial features are captured by convolutional neural networks, pretrained on large face recognition datasets. We show that usage of strong industry-level face recognition networks increases the accuracy of emotion recognition. Using our ensemble we improve on the previous best result on the test set by about 1 %, achieving a 60.03 % classification accuracy without any use of visual temporal information.
研究动机与目标
- 利用强大的预训练人脸识别模型提升基于视频的情感识别准确率。
- 通过利用大规模人脸识别预训练缓解有限且不平衡的情感数据集挑战。
- 探索音频特征及特征工程技术（如数据增强、谱特征）在多模态情感识别中的有效性。
- 研究是否可将视频帧视为无序集合而非序列，挑战视频模型中对时序顺序的假设。
- 开发一个公开的特征仓库，以加速视频情感识别领域的研究。
提出的方法
- 在FER2013数据集上微调四个深度CNN——VGG-Face和三个专有人脸识别网络（FR-Net-A, B, C）——用于情感分类。
- 从所有视频帧中使用倒数第二层全连接层（FR-Nets为1024D，VGG-Face为fc6层）提取帧级特征。
- 通过统计操作（均值、标准差）聚合帧特征，并应用rootSIFT归一化和全局标准化。
- 将空间特征与通过OpenSMILE提取的1582D音频特征结合，实现多模态融合。
- 在训练数据上（测试提交时使用验证数据）训练线性SVM，并通过5折交叉验证优化正则化参数。
- 在LSTM训练期间应用帧洗牌增强，以评估时序顺序的重要性，将视频视为无序帧集合。
实验结果
研究问题
- RQ1在数百万张图像上预训练的大规模人脸识别模型是否能提升低资源视频情感识别任务的性能？
- RQ2音频与深度空间特征的多模态融合在基于视频的情感分类中效果如何？
- RQ3视频帧的时序顺序对情感识别是否重要，还是可将视频视为帧的无序集合？
- RQ4数据不平衡与类别频率分布如何影响模型泛化能力，类别加权能否提升在不平衡测试集上的性能？
- RQ5先进特征工程技术（如傅里叶变换特征、数据增强）在提升性能方面发挥什么作用？
主要发现
- VGG-Face、FR-Net-A、B、C与音频特征的集成模型在EmotiW 2017测试集上达到60.03%的准确率，相比之前最佳结果提升1%。
- 基于测试集频率平方根的类别加权显著提升了在不平衡测试数据上的性能，尤其增强了对高兴、中性及愤怒表情的识别。
- 在LSTM训练期间应用帧洗牌增强后，验证准确率从46.48%提升至50.39%，表明时序顺序的重要性可能低于以往假设。
- 谱特征（神经元激活的一维傅里叶变换）提升了验证性能，但由于提交限制无法在测试集上评估。
- 使用强大且工业级的人脸识别网络带来了显著的性能提升，即使未显式建模时序信息。
- 所提方法优于去年最佳结果（60.03%测试准确率）和基线模型（40.47%），证明了在大规模人脸识别数据上预训练的价值。
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