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基於深度學習的多任務情緒域相互關係半監督式學習應用於臉部二維情緒辨識

為了解決1111大學網落點分析的問題，作者蘇暐翔 這樣論述：

正負性-喚醒度(Valence – Arousal, VA)二維情緒分析(在心理學相關研究上常被翻譯為價性-激發)，其中Valence代表情緒正面/負面的程度，若越大則情緒越正面，反之若越小則情緒越負面。而Arousal則代表情緒激動的程度，數值越大代表情緒越激動，數值越小則越平靜。臉部二維情緒辨識(Facial Valence-Arousal Recognition, FVAR)致力於辨識臉部情緒位於VA平面上的落點，並與臉部情緒辨識(Facial Expression Recognition, FER)及臉部動作單元偵測(Facial Action Unit Detection, FAU

D)提供各種不同面向的觀點分析臉部情緒，增加描述人類表情的方法。近年來FVAR逐漸受到關注，些許演算法及資料庫被提出與釋出，但相比於FER及FAUD的資源依然少很多。為了解決FVAR資源稀少等問題，本論文基於深度學中一般的多任務學習，提出了進階的「多任務相關性學習」，將各情緒表示法(Expression, Action Unit及Valence-Arousal)之間的相關性作為訓練的指標，加入FER、FAUD等多任務學習來幫助模型的特徵提取器學習情緒分析。除了一般的多任務情緒辨識訓練，本論文提出多種多任務情緒辨識訓練方法，如「二維情緒域與基本情緒域轉換模型」，將其他情緒域的情緒特徵學習能力帶入

目前的特徵提取模型。又如「多任務情緒域相互關係半監督式學習」中的「基本情緒域特徵聚集訓練」及「矛盾情緒域標記資料訓練」，利用多情緒域的相互關係使特徵提取模型學習各種不同的情緒關鍵區域。在訓練資料處理方面，為了解決訓練資料影像品質參差不齊的問題，提出「影像品質損失權重」，利用人臉亮度評估及人臉頭轉角度估測檢測訓練影像的品質，並調整低品質影像的損失函數權重，降低這類型訓練資料對特徵提取模型的影響力，使模型專注於真正的情緒特徵提取。由於Valence-Arousal標記資料庫的資料多為影片，本論文採用CNN-RNN架構針對具有時間連續性性質的影像做Valence-Arousal的預測。本篇論文使用A

FF-WILD2 [1-6]資料庫訓練及驗證，並使用其他知名資料庫針對訓練好的模型微調與測試，取得優異的測試結果，在實驗中證明本論文所提出方法的Concordance Correlation Coefficient在AFF-WILD2 [1-6]驗證資料庫上取得平均0.476的結果，並在Chinese Facial Expression Database [7]上證明本論文所提出的訓練方法也對華人情緒辨識有一定的效果。最終可以證明在加入本論文所提出的各訓練方法後能加強模型的情緒特徵提取能力。