{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“短信”:{“索引”:{“日期-部分”:[[2024,3,13]],“日期-时间”:“2024-03-13T19:42:54Z”,“时间戳”:1710358974886},“出版商位置”:“美国纽约州纽约市”,“参考数”:29,“出版者”:“ACM”,“资助者”:[{“名称”:“科学基金”,“奖项”:[”批准号:U2001209,61902076“]}],”内容域“:{”域“用法:[“dl.acm.org”],“crossmark-restriction”:true},“short-container-title”:[],“published-print”:{“date-parts”:[[2022,10,10]]},”DOI“:”10.1145\/3503161.3548183“,”type“:”procesedings-article“,”created“:{”date-part“:[2022,10,10]],”date-time“:”2022-10-10T15:43:12Z“,”timestamp“:1665416592000},策略“:”http://\/dx.DOI.org\/10.1145\/crossmark-policy“,“source”:“Crossref”,“is-referenced-by-count”:2,“title”:[“闭塞面部表情识别的协同完成”],“prefix”:“10.1145”,”author“:[{”given“:”Zhen“,”family“:”Xing“,”sequence“:”first“,”affiliance“:[}”name“:”Fudan University,Shanghai,China“}]},{”Givent“:”Weimin“,”家人“:”Tan“,“sequence”:”additional“,”filiation“:[[{“name”:“复旦大学,中国上海”}]},{“给定”:“瑞安”,“家庭”:“何”,“序列”:“附加”,“从属关系”:[{“名称”:“中国上海复旦大学”}]},}“给定的”:“杨乐”,“家人”:“林”,“顺序”:“额外”,“附属关系”:[{“姓名”:“上海复旦学院”}],{给定的:“博”,“家族”:“燕”,“排序”:“添加”,“隶属关系”:[{“name”:“中国上海复旦大学”}]}],“member”:“320”,“published-online”:{“date-parts”:[[2022,10,10]]},“reference”:[}“key”:“e_1_3_2_1_1”,“volume-title”:“Mart\u00ednez”,“author”:“Benitez-Quiroz-Carlos-Fabian”,“year”:“2017”,“unstructured”:“Carlos Fabian Benitez-Quiroz、Ramprakash Srinivasan、Qianli Feng、Yan Wang和Aleix M.Mart\u00ednez.2017.情绪网络挑战:野外表情识别。CoRR abs \/1703.01210(2017).arXiv:1703.01210 http://\/arXiv.org\/abs\/1703.01210Carlos Fabian Benitez-Quiroz、Ramprakash Srinivasan、Qianli Feng、Yan Wang和Aleix M.Mart\u00ednez。2017年,《EmotioNet挑战:野外表情识别》。CoRR abs \/1703.01210(2017)。arXiv:1703.01210 http://\/arXiv.org\/abs\/1703.01210“},{“key”:“e_1_3_2_2_1”,“volume-title”:“Grad-CAM:基于广义梯度的深度卷积网络可视化解释。在2018年IEEE冬季计算机视觉应用会议上,WACV 2018”,“author”:“Chattopadhyay Aditya”,《年份》:“2018年”,“unstructured”:“Aditya Chattopadhyay、Anirban Sarkar、Prantik Howlader和Vineeth N.Balasubramanian。2018 . Grad-CAM:深度卷积网络的基于广义梯度的可视化解释。2018年3月12-15日在美国内华达州塔霍湖举行的2018年IEEE计算机视觉应用冬季会议,WACV 2018。IEEE计算机学会,839--847。https:\/\/doi.org\/10.109\/WACV.2018.00097 Aditya Chattopadhyay、Anirban Sarkar、Prantik Howlader和Vineeth N.Balasubramanian。2018.Grad-CAM:深度卷积网络的基于广义梯度的可视化解释。2018年3月12-15日在美国内华达州塔霍湖举行的2018年IEEE计算机视觉应用冬季会议,WACV 2018。IEEE计算机学会,839--847。https:\/\/doi.org\/10.109\/WACV.2018.00097“},{”key“:”e_1_3_2_3_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1609\/aaaai.v35i8.16865”},“key”:“e_1_ 3_2_2_4_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109\/TCDS.2017.2728003“}标题“:”人脸表情识别中辅助标签空间图的标签分布学习。在2020年IEEE \/CVF计算机视觉和模式识别会议上,CVPR 2020,“作者”:“陈世凯”,“年份”:“2020”,“非结构化”:“陈世凯、王建峰、陈跃东、石中超、辛庚、永瑞。2020 . 人脸表情识别中辅助标签空间图的标签分布学习。2020年IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议,CVPR 2020,西雅图,华盛顿州,美国,2020年6月13-19日。计算机视觉基金会/IEEE,13981-13990。https:\/\/doi.org\/10.109\/CVPR42600。2020.01400陈世凯、王建峰、陈跃东、石中超、辛庚和永瑞。2020年。面部表情识别辅助标签空间图的标签分布学习。2020年IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议,CVPR 2020,西雅图,华盛顿州,美国,2020年6月13-19日。计算机视觉基金会\/IEEE,13981--13990。https:\/\/doi.org\/10.109\/CVPR42600。2020.01400“},{”key“:”e_1_3_2_2_6_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1007\/s11263-017-1010-1”},“key”:“e_1_ 3_2_7_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109\/FG.2019.8756568“}2009.5206848“},{“key”:“e_1_3_2_2_9_1”,“volume-title”:“内布拉斯加州激励研讨会。内布拉斯加州动机研讨会”,“卷”:“19”,“作者”:“Ekman P.”,“年份”:“1971”,“非结构化”:“P.Ekman。1971 . 面部表情情感的普遍性和文化差异。内布拉斯加州激励研讨会。内布拉斯加州动机研讨会第19卷(1971年)。P.埃克曼。1971.情绪面部表情的普遍性和文化差异。内布拉斯加州激励研讨会。内布拉斯加州激励研讨会第19卷(1971年)。“},{”key“:”e_1_3_2_2_10_1“,”volume-title“:”图像识别的深度剩余学习。2016年IEEE计算机视觉与模式识别会议,CVPR 2016“,”author“:”He Kaiming“,”year“:”2016“,“unstructured”:“何开明、张湘玉、任少清、孙建军。2016 . 用于图像识别的深度残差学习。2016年6月27日至30日,在美国内华达州拉斯维加斯举行的2016年IEEE计算机视觉和模式识别会议上,CVPR 2016。IEEE计算机学会,770-778。https:\/\/doi.org\/10.109\/CVPR.2016.90何开明、张湘玉、任少清和孙健。2016.图像识别的深度剩余学习。2016年6月27日至30日,在美国内华达州拉斯维加斯举行的2016年IEEE计算机视觉和模式识别会议上,CVPR 2016。IEEE计算机学会,770-778。https:\/\/doi.org\/10.109\/CVPR.2016.90“},{“key”:“e_1_3_2_2_11_1”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Carroll e.Izard.1997”。情绪和面部表情:来自差异情绪理论的观点。面部表情心理学。卡罗尔·伊扎德。1997年,《情绪和面部表情:差异情绪理论的视角》。面部表情心理学。“,”DOI“:”10.1017\/CBO9780511659911.005“},{”key“:”e_1_3_2_12_1“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”DOI“:“10.1109\/TIP.2021.3101820”},“key”:“e_1_ 3_2_13_1”,“DOI-assert-by”:“publisher”,”DOI:“10.1109”TIP.2021.3049955“}“:”可靠的众包和深度本地化学习,用于野外表达识别。在2017年IEEE计算机视觉和模式识别会议上,CVPR 2017,“作者”:“李珊”,“年份”:“2017”,“非结构化”:“单莉、邓伟红和杜军平。2017 . 可靠的众包和深度本地化学习,用于野外表达识别。2017年7月21日至26日在美国夏威夷州火奴鲁鲁举行的2017年IEEE计算机视觉和模式识别会议,CVPR 2017。IEEE计算机协会,2584-2593。https:\/\/doi.org\/10.109\/CVPR.2017.277单丽、邓伟红和杜军平。2017.可靠的众包和深度本地化学习,用于野外表达识别。2017年7月21日至26日在美国夏威夷州火奴鲁鲁举行的2017年IEEE计算机视觉和模式识别会议,CVPR 2017。IEEE计算机学会,2584-2593。https:\/\/doi.org\/10.109\/CVPR.2017.277“},{”key“:”e_1_3_2_2_15_1“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“unstructured”:“Y.Li J.Zeng S.Shan和X.Chen.2018。基于注意机制的CNN遮挡感知面部表情识别。IEEE图像处理汇刊(2018)1-1。Y.Li J.Zeng S.Shan和X.Chen。2018.使用具有注意力机制的CNN进行遮挡感知面部表情识别。IEEE图像处理汇刊(2018)1-1.“,”DOI“:”10.1109\/ICPR.2018.8545853“},”key“:”e_1_3_2_16_1“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,“DOI”:“10.1109\/ACCES.2019.2928125”},“key”:“e_1_ 3_2_2_17_1”,“DOI-assert-by”:“publisher”,”DOI:“10.1109\/CVPRW.2010.5543262”}、“key _2_18_1“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,“DOI”:“10.1109\/TAFFC.2017.2740923“},{“key”:“e_1_3_2_2_19_1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,”doi“:”10.1145\/334031.3351049“}”,{”key“:”e_1_ 3_2_20_1“,”doi-assert-by“:”publisher“,“10.1109\/TIP.2020.3037467”},{“key”:“e_1_3_2_22_1”,“首页”:“1”,”文章标题“:”姿势和遮挡鲁棒面部表情识别的区域注意网络”,“体积”:“99”,“作者”:“王凯”,“年份”:“2020”,“非结构化”:“王凯,X.彭,J.杨,D.孟,Y.乔。2020 . 用于姿势和遮挡鲁棒面部表情识别的区域注意力网络。IEEE图像处理学报PP,99(2020),1--1。K.Wang、X.Peng、J.Yang、D.Meng和Y.Qiao。2020年。姿势和遮挡鲁棒面部表情识别的区域注意网络。IEEE Transactions on Image Processing PP,99(2020),1--1.“,”journal-title“:”IEEE Transessions on Image Process PP“},{“key”:“e_1_3_2_23_1”,“volume-title”:“Proceedings,Part XXV(Leach Notes in Computer Science),”volume“:”768“,”author“:”Wang Yi“,”year“:”2020“,”unstructured“:”王毅、陈颖聪、陶鑫和贾佳雅。2020 . VCNet:一种稳健的盲图像内画方法。《计算机视觉-ECCV 2020-第16届欧洲会议》,英国格拉斯哥,2020年8月23日至28日,第二十五部分会议记录(计算机科学讲稿,第12370卷),安德烈亚·维达尔迪、霍斯特·比肖夫、托马斯·布罗克斯和詹·米歇尔·弗拉姆(编辑)。斯普林格,752-768。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978--3-030--58595--2_45王毅、陈颖聪、陶鑫和贾佳娅。2020年,VCNet:一种稳健的盲图像内画方法。《计算机视觉-ECCV 2020-第16届欧洲会议》,英国格拉斯哥,2020年8月23日至28日,第二十五部分会议记录(计算机科学讲稿,第12370卷),安德烈亚·维达尔迪、霍斯特·比肖夫、托马斯·布罗克斯和詹·米歇尔·弗拉姆(编辑)。斯普林格,752-768。https:\/\/doi.org\/10007\/978--3-030--58595--2_45“},{“key”:“e_1_3_2_24_1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,”doi“:”10.1145\/33941171.3413773“}”,{”key“:”e_1_ 3_2_2_2_25_1“,”volume-title“:”有线电视新闻网用于阻塞器面部表情识别的补丁。2018年第24届国际模式识别大会(ICPR)。“,”作者“:”Yong L.“非结构化”:“L.Yong、J.Zeng、S.Shan和X.Chen。2018 . 用于阻塞器面部表情识别的补丁标记CNN。2018年第24届国际模式识别会议(ICPR)。L.Yong、J.Zeng、S.Shan和X.Chen。2018年,美国有线电视新闻网(CNN)为遮挡器面部表情识别提供补丁。2018年第24届国际模式识别会议(ICPR)。“},{”key“:”e_1_3_2_26_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/LSP.2016.2603342”},“key”:“e_1_a_2_27_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1016\/j.neucom.2014.05.008“}”,{.2021.3093397“},{”键“:”e_1_3_2_2_29_1“,”卷时间“:”学习区分性本地化的深层特征。在2016年IEEE计算机视觉和模式识别会议上,CVPR 2016“,“作者”:“周博雷”,“年份”:“2016”,“非结构化”:“周博雷,阿迪蒂亚·科斯拉,\u00c0gata Lapedriza,奥德·奥利瓦和安东尼奥·托拉尔巴。2016 . 学习区分性本地化的深层特征。2016年6月27日至30日,在美国内华达州拉斯维加斯举行的2016年IEEE计算机视觉和模式识别会议上,CVPR 2016。IEEE计算机协会,2921-2929。https:\/\/doi.org\/10.109\/CVPR.2016.319周伯雷、阿迪蒂亚·科斯拉、\u00c0gata Lapedriza、奥德·奥利瓦和安东尼奥·托拉尔巴。2016.学习歧视性本地化的深层特征。2016年6月27日至30日,在美国内华达州拉斯维加斯举行的2016年IEEE计算机视觉和模式识别会议上,CVPR 2016。IEEE计算机学会,2921-2929。https:\/\/doi.org\/10.109\/CVPR.2016.319“}],“event”:{“name”:“MM'22:第30届ACM国际多媒体会议”,“location”:“葡萄牙里斯本”,“缩写词”:“MM’22”,“赞助商”:[“SIGMM ACM多媒体特别兴趣小组”]},“container-title”:[《第30届AMC国际多媒体会议记录》],“original-title“:[],”link“:[{”URL“:”https:\/\/dl.acm.org\/doi\/pdf\/10.1145\/3503161.3548183“,”content-type“:”unspecified“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[2023,12],”date-time“:“2023-01-12T07:15:42Z”,”timestamp“:1673507742000},”score“:1,”resource“:”{“primary”:{“URL“:”https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3503161.3548183“}},”副标题“:[],”短标题“:[],”已发布“:{”日期部分“:[2022,10,10]]},“引用计数”:29,“alternative-id”:[“10.1145\/350316.13548183”,“10.1145\/3503161”],“URL”:“http://\/dx.doi.org\/10.1145 \/3501.3548183”,“关系”:{},“主题”:[],“已发布”:{“日期部分”:[[2022,10,10]]},”断言“:[{”value“:”2022-10-10“,”order“:2,”name“:”published“,”label“:”published“,”group“:{”name“:”publication_history“,”标签“:”publication history“}}]}}