Optical Instruments, Volume. 45, Issue 1, 8(2023)
Face image frontalization method for face expression analysis
Figures & Tables(21)
Fig. 13. Ranking of the highest accuracy of various operations in a combined scenario
Table 1. Data set allocation
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数据集 训练集/张 验证集/张 总计/张 RAF-DB 7801 3381 11182 ExpW 14195 6086 20281
Table 2. Experimental design
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实验批次 数据集 网络模型 信息比（a） 操作 1 RAFDB VGG16 ≤1 简单裁剪、传统对齐、Hassner方法、变形、对称、融合 2 RAFDB VGG16 <0.5 传统对齐、变形、对称、融合 3 RAFDB VGG16 ≥0.5 传统对齐、Hassner方法、 变形、对称、融合、变形增强、对称增强、融合增强 4 RAFDB ResNet50 ≥0.5 传统对齐、Hassner方法、变形、对称、融合 5 ExpW VGG16 ≥0.5 传统对齐、Hassner方法、变形、对称、融合
Table 3. Batch 1 experiments: accuracy in combined scenarios
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操作 Best_Acc/% Mean_Acc/% 简单裁剪 70.7 68.7 传统对齐 70.6 67.9 Hassner方法 67.7 65.8 变形（本文方法） 73.5 71.6 对称（本文方法） 74.2 72.5 融合（本文方法） 75.2 73.6
Table 4. Batch 2 experiments: accuracy in scenarios with large deflection angles
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操作 Best _Acc/% Mean_Acc/% 传统对齐 58.2 52.7 变形（本文方法） 70.0 66.0 对称（本文方法） 71.7 69.4 融合（本文方法） 70.4 67.9
Table 5. Batch 3 experiments: accuracy in scenarios with small deflection angles
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操作 Best _Acc/% Mean_Acc/% 传统对齐 69.0 66.1 Hassner方法 68.8 66.7 变形（本文方法） 74.9 73.6 对称（本文方法） 72.5 70.5 融合（本文方法） 74.3 72.7 变形增强（本文方法） 75.6 73.8 对称增强（本文方法） 75.6 73.4 融合增强（本文方法） 73.6 71.4
Table 6. Batch 4 experiments: accuracy in other model scenarios
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操作 Best _Acc（%） Mean_Acc（%） 传统对齐 70.9 68.3 Hassner方法 69.4 65.4 变形（本文方法） 74.7 72.0 对称（本文方法） 71.8 69.9 融合（本文方法） 73.7 72.0
Table 7. Batch 5 experiments: accuracy in other dataset scenarios
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操作编号 Best _Acc/% Mean_Acc/% 传统对齐 57.7 52.3 Hassner方法 58.9 53.5 变形（本文方法） 61.1 55.0 对称（本文方法） 60.0 55.2 融合（本文方法） 62.4 55.8
Table 8. The highest accuracy obtained by retraining the pre-trained model
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操作 原图 简单对齐 Hassner方法 粗对齐（本文方法） Best _Acc/% 81.1 83.7 81.2 84.4
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Xuedian ZHANG, Zhongjun CHEN, Xiaofei QIN. Face image frontalization method for face expression analysis[J]. Optical Instruments, 2023, 45(1): 8
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Category: APPLICATION TECHNOLOGY
Received: Feb. 26, 2022
Accepted: --
Published Online: Mar. 20, 2023
The Author Email: Zhongjun CHEN (203590797@st.usst.edu.cn)
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