作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在现代社会，获取、存储和分析面部表情数据已成为一种不可或缺的功能。传统上，基于静态图像的方法主要用于分析面部表情数据，如表情识别、情绪分类等，但在许多情况下，静态视觉信号难以捕捉到面部活动细节和变化，因而导致表现欠佳或失准。为了更好地理解面部表情的动态特性，研究者们提出了多模态(Multimodal)方法，即将视听声音等不同感官信息混合处理，从而获得更多有效的信息。近年来，基于多模态方法的表情识别技术也越来越火热，包括人脸识别、情绪分析等方面。然而，大多数基于多模态方法的表情分析仍处于初级阶段，存在不少短板。例如，传统的基于信号处理的方法往往对静态视觉和声音信息进行分离，然后进行特征提取、分类。但是，这种方式忽略了不同信息之间潜在联系，无法对表情进行整体的还原。此外，传统的语音处理方法对于面部表情变化的敏感度较低，无法快速准确的识别出面部表情的变化模式。因此，针对这一问题，本文提出了一个基于视听表示学习的面部表情分析模型，它可以融合静态视觉、动态视听信息，并通过深层网络学习到面部表情的结构和行为特征，从而取得更准确的结果。本文具体总结了基于视听表示学习的面部表情分析的相关工作，给出了本文所提出的视听表示学习的面部表情分析模型。除此之外，本文还对现有方法的局限性做了分析，提出了新的解决方案。最后，本文还讨论了本文提出的模型的优点和局限性，以及如何改进它的设计。
2.关键词：Facial expression analysis; audio-visual representation learning; multimodal fusion；deep learning；human behavior fe