目的现有表情识别方法聚焦提升模型的整体识别准确率,对方法的头部姿态鲁棒性研究不充分。在实际应用中,人的头部姿态往往变化多样,影响表情识别效果,因此研究头部姿态对表情识别的影响,并提升模型在该方面的鲁棒性显得尤为重要。为此,在深入分析头部姿态对表情识别影响的基础上,提出一种能够基于无标签非正脸表情数据提升模型头部姿态鲁棒性的半监督表情识别方法。方法首先按头部姿态对典型表情识别数据集AffectNet重新划分,构建了AffectNet-Yaw数据集,支持在不同角度上进行模型精度测试,提升了模型对比公平性。其次,提出一种基于双一致性约束的半监督表情识别方法(dual-consistency semi-supervised learning for facial expression recognition,DCSSL),利用空间一致性模块对翻转前后人脸图像的类别激活一致性进行空间约束,使模型训练时更关注面部表情关键区域特征;利用语义一致性模块通过非对称数据增强和自学式学习方法不断地筛选高质量非正脸数据用于模型优化。在无需对非正脸表情数据人工标注的情况下,方法直接从有标签正脸数据和无标签非正脸数据中学习。最后,联合优化了交叉熵损失、空间一致性约束损失和语义一致性约束损失函数,以确保有监督学习和半监督学习之间的平衡。结果实验结果表明,头部姿态对自然场景表情识别有显著影响;提出AffectNet-Yaw具有更均衡的头部姿态分布,有效促进了对这种影响的全面评估;DCSSL方法结合空间一致性和语义一致性约束充分利用无标签非正脸表情数据,显著提高了模型在头部姿态变化下的鲁棒性,较MA-NET(multi-scale and local attention network)和EfficientFace全监督方法,平均表情识别精度分别提升了5.40%和17.01%。结论本文提出的双一致性半监督方法能充分利用正脸和非正脸数据,显著提升了模型在头部姿态变化下的表情识别精度;新数据集有效支撑了对头部姿态对表情识别影响的全面评估。
目的：研究连续长波紫外线（UVA）照射对人皮肤成纤维细胞胞吞和胞内降解细胞外弹性蛋白能力的影响，探讨光老化皮肤弹性蛋白堆积的机制。方法将人皮肤成纤维细胞分为空白对照组和连续 UVA照射组，连续 UVA 照射组予连续7 d 每天9.9 J/c...
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目的：研究连续长波紫外线（UVA）照射对人皮肤成纤维细胞胞吞和胞内降解细胞外弹性蛋白能力的影响，探讨光老化皮肤弹性蛋白堆积的机制。方法将人皮肤成纤维细胞分为空白对照组和连续 UVA照射组，连续 UVA 照射组予连续7 d 每天9.9 J/cm^2 UVA 照射以构建人皮肤成纤维细胞慢性光损伤模型。用流式细胞仪和衰老相关β半乳糖苷酶染色法分别检测细胞周期和细胞老化程度以验证模型。用荧光示踪技术和共轭淬灭技术，比较两组细胞对培养基中弹性蛋白的胞吞情况和对胞吞进入细胞的弹性蛋白的降解情况差异。结果与空白对照组相比，连续 UVA 照射组 G1期细胞比例和衰老细胞比例明显增高，人皮肤成纤维细胞慢性光损伤模型构建成功。空白对照组人皮肤成纤维细胞在与弹性蛋白共孵育24、48、72 h 后对弹性蛋白的胞吞率依次为（10.0±1.4）%、（27.8±4.2）%、（39.9±4.1）%，连续 UVA 照射组人皮肤成纤维细胞在对应时间点的胞吞率依次为（9.9±1.6）%、（28.3±5.1）%、（42.0±5.7）%，在相同时间点两组细胞对弹性蛋白的胞吞率差异均无统计学意义（均 P 〉0.05）。空白对照组人皮肤成纤维细胞在与弹性蛋白共孵育24、48、72 h 后，胞内降解内吞入胞的弹性蛋白的细胞百分率依次为（7.7±0.9）%、（22.8±1.8）%、（33.9±3.1）%，而连续 UVA 照射组人皮肤成纤维细胞在对应时间点依次为（4.2±1.1）%、（16.5±2.4）%、（26.7±2.6）%，均较对照组显著降低（均 P 〈0.05）。结论连续7 d 每日9.9 J/cm^2 UVA 照射对人皮肤成纤维细胞胞吞弹性蛋白的能力没有明显影响，却使细胞对胞吞的弹性蛋白的胞内降解能力下降。
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