Discriminative attention-augmented feature learning for facial expression recognition in the wild

Facial expression recognition (FER) in-the-wild is challenging due to unconstraint settings such as varying head poses, illumination, and occlusions. In addition, the performance of a FER system significantly degrades due to large intra-class variation and inter-class similarity of facial expressions in real-world scenarios. To mitigate these problems, we propose a novel approach, Discriminative Attention-augmented Feature Learning Convolution Neural Network (DAF-CNN), which learns discriminative expression-related representations for FER. Firstly, we develop a 3D attention mechanism for feature refinement which selectively focuses on attentive channel entries and salient spatial regions of a convolution neural network feature map. Moreover, a deep metric loss termed Triplet-Center (TC) loss is incorporated to further enhance the discriminative power of the deeply-learned features with an expression-similarity constraint. It simultaneously minimizes intra-class distance and maximizes inter-class distance to learn both compact and separate features. Extensive experiments have been conducted on two representative facial expression datasets (FER-2013 and SFEW 2.0) to demonstrate that DAF-CNN effectively captures discriminative feature representations and achieves competitive or even superior FER performance compared to state-of-the-art FER methods

Dilation-Erosion for Single-Frame Supervised Temporal Action Localization

To balance the annotation labor and the granularity of supervision, single-frame annotation has been introduced in temporal action localization. It provides a rough temporal location for an action but implicitly overstates the supervision from the annotated-frame during training, leading to the confusion between actions and backgrounds, i.e., action incompleteness and background false positives. To tackle the two challenges, in this work, we present the Snippet Classification model and the Dilation-Erosion module. In the Dilation-Erosion module, we expand the potential action segments with a loose criterion to alleviate the problem of action incompleteness and then remove the background from the potential action segments to alleviate the problem of action incompleteness. Relying on the single-frame annotation and the output of the snippet classification, the Dilation-Erosion module mines pseudo snippet-level ground-truth, hard backgrounds and evident backgrounds, which in turn further trains the Snippet Classification model. It forms a cyclic dependency. Furthermore, we propose a new embedding loss to aggregate the features of action instances with the same label and separate the features of actions from backgrounds. Experiments on THUMOS14 and ActivityNet 1.2 validate the effectiveness of the proposed method. Code has been made publicly available (https://github.com/LingJun123/single-frame-TAL).Comment: 28 pages, 8 figure

ПЕРСПЕКТИВИ ВІЙСЬКОВОГО ЗАСТОСУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЇ БЛОКЧЕЙНУ

New cutting-edge technologies tend to have a huge impact on how businesses innovate to improve their competitive advantage. Since the advent of the Internet, blockchain technology has been recognized as one of the explosive innovations of the early 21st century. Blockchain technology is currently used in financial applications (e.g. payments, currency exchange, money transfers and wallets, trade finance, markets, microdeals, investments, brokerage, insurance) as well as non-financial applications (e.g. electronic identity management, authentication and authorization, electronic data storage and delivery systems, certification systems, smart contracts, application development, electronic voting in elections, patient medical record management, workload distribution for communication systems, computer systems that must comply requirements of legislation without human intervention, the Internet of Things, etc.). And yet, the use of blockchain is most justified when solving tasks mainly related to ensuring the integrity of stored information. That is why, in this article, we consider the prospects for the application of blockchain technology in military affairs, analyze its properties, consider the problems and provide solutions that open up with the beginning of the use of this technology. Blockchain technology is able to strengthen the defense sector of the state and introduce an additional level of protection to the already existing ones.Нові передові технології мають, як правило, величезний вплив на те, як бізнес впроваджує інновації для покращення своїх конкурентних переваг. З моменту появи Інтернету технології блокчейну були визнані одними з вибухових інновацій початку XXI століття. Технологія блокчейну даний час використовуються у фінансових додатках (наприклад, для платежів, обміну валюти, грошових переказів і гаманців, торгових фінансів, ринків, мікроугод, інвестиції, брокерства, страхування), а також в нефінансові додатки (наприклад, управління ідентифікацією в електронному вигляді, автентифікація та авторизація, системи зберігання та доставки даних в електронному вигляді, системи сертифікації, смарт-контракти, розробка додатків, електронне голосування на виборах, управління медичними записами пацієнтів, розподіл робочого навантаження для систем зв'язку , комп'ютерні системи, які мають відповідати вимогам законодавства без втручання людини, Інтернету речей і т.д.). І все ж застосування блокчейна найбільш виправдано при вирішенні завдань, пов'язаних в основному із забезпеченням цілісності інформації, що зберігається. Саме тому у цій статті ми розглядаємо перспективи застосування технології блокчейну у військовій справі, аналізуємо її властивості, розглядаємо проблеми та наводимо рішення, які відкриваються з початком використання даної технології. Технологія блокчейну здатна підсилити оборонний сектор держави та впровадити додатковий рівень захисту до вже існуючих