VLCA：利用跨注意力学习的视觉-语言特征增强方法进行面部表情识别

《Expert Systems with Applications》：VLCA: Vision-Language Feature Enhancement with Cross-Attention Learning for Facial Expression Recognition

视觉语言特征增强与跨注意力学习在面部表情识别中的应用，提出双流架构整合自适应视觉编码器和预训练CLIP文本编码器，通过Transformer引导的跨模态注意力机制实现语义对齐和特征增强，三分支分类策略提升复杂场景下的鲁棒性，RAF-DB、AffectNet-7和AffectNet-8实验表明准确率分别达到92.12%、65.84%和61.96%。

　　面部表情识别（Facial Expression Recognition, FER）是一项复杂且具有挑战性的任务，主要因为面部表情具有高度的内在可变性，且需要在多种实际条件下实现稳健的情感分类。尽管近年来在FER领域取得了显著进展，但如何在真实场景中准确捕捉细微和复杂的情感变化仍然是一个难题。传统方法主要依赖于视觉特征，如使用卷积神经网络（CNN）或Transformer架构提取面部图像的局部和全局特征，以进行情感分类。然而，这些方法在处理模糊、微妙或精细的表情时往往表现不佳，因为它们未能充分利用更高层次的语义信息。此外，单一模态的FER模型在面对遮挡、头部姿态变化以及光照条件差异等现实挑战时，其泛化能力受到限制。

为了克服上述问题，研究者们开始探索多模态方法，特别是将视觉与语言信息相结合的范式。通过引入与情感相关的文本描述，这些方法试图在视觉特征中嵌入语义先验，从而增强模型对情感的识别能力。例如，一些研究利用大规模预训练语言模型生成情感相关的文本嵌入，再将其与视觉特征进行融合。尽管这些方法在一定程度上提升了模型的性能，但它们通常将视觉和语言视为独立的模态，缺乏深层次的跨模态交互，导致语义信息未能被充分挖掘和利用。

基于这一背景，本文提出了一种全新的统一视觉-语言框架，命名为“基于交叉注意力学习的视觉-语言特征增强框架”（Vision-Language Feature Enhancement with Cross-Attention Learning, VLCA）。该框架的核心思想是通过视觉与语言之间的深层交互，实现对情感的更精确和更鲁棒的识别。具体而言，VLCA采用了一种双流架构，其中视觉编码器负责从面部图像中提取任务相关的视觉特征，而文本编码器则将情感类别标签转化为语义丰富的文本嵌入。通过将这两类特征进行跨模态交互，模型能够在视觉特征中融入更多的语义信息，从而提升其对复杂情感的表征能力。

在框架设计中，VLCA特别引入了一个基于Transformer的跨特征编码器，用于促进视觉特征与文本嵌入之间的交互。该编码器通过交叉注意力机制，使视觉特征能够从文本嵌入中获取额外的语义信息，而文本嵌入则能够通过视觉特征获得更具体的上下文信息。这种交互方式不仅增强了特征的表达能力，还提高了模型在不同条件下的泛化能力。值得注意的是，文本模态在VLCA中作为外部先验信息的来源，但并未直接参与跨特征编码器中的注意力计算，从而在保持模态分离的同时，确保了语义的一致性与对齐性。

为了进一步提升模型的鲁棒性和泛化能力，VLCA还设计了一个三分支分类机制。第一个分支基于增强后的视觉特征进行直接的情感分类，第二个分支则引入了语义对齐机制，通过比较视觉特征与文本嵌入之间的相似性，选出最相关的类别进行分类。第三个分支则将视觉特征与经过交叉注意力处理后的特征进行融合，形成联合表征以进行预测。这种多分支的结构不仅增强了模型在复杂情况下的分类能力，还提高了模型的可解释性，因为每个分支的贡献可以被单独分析和理解。

在实验部分，本文在三个具有代表性的FER基准数据集上进行了全面的评估，包括RAF-DB、AffectNet-7和AffectNet-8。RAF-DB数据集包含29,672张来自互联网的标记图像，涵盖了年龄、性别、种族、光照条件和遮挡等多种变量，能够很好地模拟真实世界中的面部表情变化。AffectNet-7和AffectNet-8则是更大规模的数据集，分别包含7种和8种情感类别，其中AffectNet-8的标注更为细致，适用于更复杂的情感识别任务。实验结果表明，VLCA在所有三个数据集上均取得了优于现有方法的性能，其中在RAF-DB上达到了92.12%的准确率，在AffectNet-7和AffectNet-8上分别达到了65.84%和61.96%的准确率。这些结果充分证明了VLCA在提升面部表情识别准确率方面的有效性。

此外，本文还通过大量的消融实验验证了各个模块的贡献。实验结果表明，交叉注意力模块在提升模型性能方面起到了关键作用，而基于提示的文本嵌入和数据增强策略也对模型的稳定性和泛化能力产生了积极影响。通过可视化注意力图，研究者能够直观地观察模型在识别过程中关注的是哪些面部区域，从而进一步验证了模型对情感显著区域的关注度。这些可视化分析不仅增强了模型的可解释性，也为未来的研究提供了有价值的参考。

综上所述，本文提出了一种基于视觉-语言交互的新型框架VLCA，通过引入跨模态注意力机制，实现了视觉与语言信息的深度融合。该框架不仅在准确率上优于传统方法，还通过多分支分类机制和模块化设计，提升了模型的鲁棒性和可解释性。实验结果和消融分析进一步验证了VLCA的有效性，表明其在处理复杂情感识别任务时具有显著的优势。未来的研究可以进一步探索如何优化跨模态交互机制，以及如何将更多类型的语义信息（如语音、行为等）融入到FER系统中，以实现更全面的情感理解。