Key points are not available for this paper at this time.
التعرف على تعبيرات الوجه هو المجال الرئيسي للبحث في الرؤية الحاسوبية، مما يمكّن الأجهزة الذكية من فهم المشاعر البشرية والنوايا. ومع ذلك، فإن التعرف على تعبيرات الوجه في المشاهد الطبيعية يواجه تحديات بسبب عوامل بيئية مثل الحجب وتغيرات الوضعية. لمعالجة ذلك، نقترح نهجًا جديدًا يجمع بين تعزيز الميزات المحلية وترابط المعلومات العالمية. تتيح هذه الطريقة للنموذج تعلم الميزات الوجهية المحلية والعالمية جنبًا إلى جنب مع المعلومات السياقية. من خلال تعزيز الميزات المحلية البارزة واستكشاف ميزات تعبيرات الوجه متعددة المقاييس، يخفف نموذجنا بشكل فعال من تأثير الحجب وتغيرات الوضعية، مما يحسن دقة التعرف. تُظهر النتائج التجريبية أن نموذجنا المعدل يتفوق على الخوارزميات البديلة في التعرف على تعبيرات الوجه تحت بيئات صعبة، محققًا دقة التعرف بنسبة 85.07% و99.35% على مجموعتي بيانات RAF-DB و CK+، على التوالي.
درس تشين وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.