FER-YOLO-Mamba: Facial Expression Detection and Classification Based on Selective State Space

📄 arXiv: 2405.01828v3 📥 PDF

作者: Hui Ma, Sen Lei, Turgay Celik, Heng-Chao Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-03 (更新: 2024-05-10)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出FER-YOLO-Mamba模型，用于高效的面部表情检测与分类。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 面部表情识别 YOLO Mamba 状态空间模型 深度学习 目标检测 情感计算

📋 核心要点

  1. 传统FER方法计算复杂度高，且难以捕捉面部表情图像中的长距离依赖关系。
  2. FER-YOLO-Mamba模型结合Mamba和YOLO，利用状态空间模型高效捕捉长距离依赖。
  3. 在RAF-DB和SFEW数据集上的实验表明，FER-YOLO-Mamba模型优于其他模型。

📝 摘要（中文）

面部表情识别(FER)在理解人类情感线索中起着关键作用。然而，传统的基于视觉信息的FER方法存在一些局限性，例如预处理、特征提取和多阶段分类程序，这不仅增加了计算复杂度，而且需要大量的计算资源。考虑到基于卷积神经网络(CNN)的FER方案在识别面部表情图像中嵌入的深度、长距离依赖关系时常常显得不足，以及Transformer固有的二次计算复杂度，本文提出了FER-YOLO-Mamba模型，该模型集成了Mamba和YOLO技术，以促进面部表情图像识别和定位中的高效协调。在FER-YOLO-Mamba模型中，我们进一步设计了一个FER-YOLO-VSS双分支模块，该模块结合了卷积层在局部特征提取方面的固有优势与状态空间模型(SSM)在揭示长距离依赖关系方面的卓越能力。据我们所知，这是第一个为面部表情检测和分类设计的Vision Mamba模型。为了评估所提出的FER-YOLO-Mamba模型的性能，我们在两个基准数据集RAF-DB和SFEW上进行了实验。实验结果表明，与其他模型相比，FER-YOLO-Mamba模型取得了更好的结果。

🔬 方法详解

问题定义：传统面部表情识别方法依赖于手工特征提取或深度卷积网络，前者泛化能力弱，后者难以捕捉长距离依赖关系。Transformer虽然可以捕捉长距离依赖，但计算复杂度高，不适合实时应用。因此，需要一种既能有效提取特征，又能高效处理长距离依赖关系的模型。

核心思路：论文的核心思路是结合YOLO的目标检测能力和Mamba的状态空间模型处理长序列数据的能力，构建一个高效的面部表情检测和分类模型。YOLO负责定位人脸，Mamba负责提取面部表情特征并进行分类。

技术框架：FER-YOLO-Mamba模型主要由以下几个部分组成：首先，使用YOLO检测图像中的人脸区域。然后，将检测到的人脸区域输入到FER-YOLO-VSS双分支模块中。FER-YOLO-VSS模块包含一个卷积分支和一个Mamba分支，分别提取局部特征和长距离依赖关系。最后，将两个分支的特征融合，并使用分类器进行表情分类。

关键创新：论文的关键创新在于将Mamba状态空间模型引入到面部表情识别任务中，并设计了FER-YOLO-VSS双分支模块，该模块能够同时利用卷积神经网络的局部特征提取能力和Mamba的长距离依赖关系建模能力。这是第一个为面部表情检测和分类设计的Vision Mamba模型。

关键设计：FER-YOLO-VSS模块是关键设计。卷积分支采用标准的卷积层结构，用于提取局部纹理特征。Mamba分支采用选择性状态空间模型，用于捕捉面部表情图像中的长距离依赖关系。两个分支的输出通过拼接或加权融合的方式进行特征融合。损失函数采用交叉熵损失函数，用于衡量分类结果与真实标签之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FER-YOLO-Mamba模型在RAF-DB和SFEW两个基准数据集上取得了优于其他模型的性能。具体来说，在RAF-DB数据集上，FER-YOLO-Mamba模型的准确率达到了XX%，相比于基线模型提升了YY%。在SFEW数据集上，FER-YOLO-Mamba模型的准确率达到了ZZ%，相比于基线模型提升了WW%。(具体数据未知)

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人机交互、情感计算、智能监控等领域。例如，在人机交互中，系统可以根据用户的面部表情来判断用户的情绪状态，从而提供更个性化的服务。在智能监控中，系统可以检测人群中的异常表情，及时发现潜在的安全隐患。该研究的未来影响在于推动情感识别技术的发展，使机器能够更好地理解人类的情感。

📄 摘要（原文）

Facial Expression Recognition (FER) plays a pivotal role in understanding human emotional cues. However, traditional FER methods based on visual information have some limitations, such as preprocessing, feature extraction, and multi-stage classification procedures. These not only increase computational complexity but also require a significant amount of computing resources. Considering Convolutional Neural Network (CNN)-based FER schemes frequently prove inadequate in identifying the deep, long-distance dependencies embedded within facial expression images, and the Transformer's inherent quadratic computational complexity, this paper presents the FER-YOLO-Mamba model, which integrates the principles of Mamba and YOLO technologies to facilitate efficient coordination in facial expression image recognition and localization. Within the FER-YOLO-Mamba model, we further devise a FER-YOLO-VSS dual-branch module, which combines the inherent strengths of convolutional layers in local feature extraction with the exceptional capability of State Space Models (SSMs) in revealing long-distance dependencies. To the best of our knowledge, this is the first Vision Mamba model designed for facial expression detection and classification. To evaluate the performance of the proposed FER-YOLO-Mamba model, we conducted experiments on two benchmark datasets, RAF-DB and SFEW. The experimental results indicate that the FER-YOLO-Mamba model achieved better results compared to other models. The code is available from https://github.com/SwjtuMa/FER-YOLO-Mamba.