얼굴 운동 사전 네트워크를 이용한 얼굴 표현 인식

최근 몇 년간 딥 러닝 기반의 얼굴 표정 인식(Facial Expression Recognition, FER)이 많은 주목을 받고 있습니다. 그러나 대부분의 기존 딥 러닝 기반 FER 방법들은 도메인 지식을 충분히 고려하지 않아 대표적인 특징을 추출하는 데 실패하고 있습니다. 본 연구에서는 새로운 FER 프레임워크인 Facial Motion Prior Networks (FMPN)을 제안합니다. 특히, 얼굴 근육 움직임 영역에 집중하기 위해 얼굴 마스크를 생성하는 추가적인 분기를 도입하였습니다. 얼굴 마스크 학습을 안내하기 위해 중립적 얼굴과 해당 표현적 얼굴 간의 평균 차이를 사용하여 사전 도메인 지식을 통합하는 방법을 제안합니다. 세 가지 얼굴 표정 벤치마크 데이터셋에서 수행된 광범위한 실험은 제안된 방법이 최신 접근법들과 비교하여 효과적임을 입증하였습니다.