摘要

本文针对面部表情识别（FER）在“自然环境”中的挑战，提出了一种名为Batch Transformer（BT）的新方法。BT通过引入Class Batch Attention（CBA）模块和Multi-Level Attention（MLA）机制，有效解决了图像中的不确定性问题，如遮挡、低分辨率、姿态变化、光照变化和主观性。BT通过训练来自批量中多个图像的特征，而不是单一图像，来防止过拟合并提取可信赖的信息。实验结果表明，BT在多个FER基准数据集上持续优于现有技术，显示出其在FER任务中的巨大潜力。

原理

Batch Transformer（BT）的核心创新在于其Class Batch Attention（CBA）模块和Multi-Level Attention（MLA）机制。CBA模块通过在批量数据中寻找相似特征的图像，并利用这些图像的类别预测来增强特征的可靠性，从而避免了单一图像中可能存在的不确定性和噪声。MLA机制则通过捕捉不同语义层次间的相关性，防止模型过度依赖特定层次的特征，增强了模型的泛化能力。BT网络结合了这两个模块，通过从多个图像中提取和整合特征，生成更加稳定和准确的表情识别结果。

流程

BT的工作流程包括两个主要分支：一个用于生成不同语义层次的图像特征表示，另一个用于提供不同语义层次的面部地标特征。这两个分支的特征通过Multi-Head Cross Attention（MHCA）模块进行融合，捕捉图像特征和地标特征之间的注意力。随后，这些特征通过MLA模块进一步处理，以捕捉不同语义层次间的相关性。最后，这些处理后的特征被送入BT模块，结合CBA模块的输出，进行最终的分类。整个流程确保了从批量数据中提取的特征既丰富又可靠，从而提高了表情识别的准确性。

应用

BT在面部表情识别领域的成功应用预示着其在多个相关领域的广泛应用前景。例如，在人机交互、社交机器人和心理健康监测等领域，BT的高准确性和鲁棒性可以显著提升用户体验和服务质量。此外，BT的批量处理能力和对复杂环境的适应性也使其成为未来智能系统中不可或缺的一部分。