Fugu-MT 論文翻訳(概要): Affective Expression Analysis in-the-wild using Multi-Task Temporal Statistical Deep Learning Model

論文の概要: Affective Expression Analysis in-the-wild using Multi-Task Temporal Statistical Deep Learning Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09120v3
Date: Thu, 5 Mar 2020 08:23:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-30 01:27:56.032644
Title: Affective Expression Analysis in-the-wild using Multi-Task Temporal Statistical Deep Learning Model
Title（参考訳）: 多タスク時空間統計深層学習モデルを用いた感情表現分析
Authors: Nhu-Tai Do, Tram-Tran Nguyen-Quynh and Soo-Hyung Kim
Abstract要約: 上記の課題に対処する感情表現分析モデルを提案する。 ABAW Challengeのための大規模データセットであるAff-Wild2データセットを実験した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.024865915538501
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Affective behavior analysis plays an important role in human-computer interaction, customer marketing, health monitoring. ABAW Challenge and Aff-Wild2 dataset raise the new challenge for classifying basic emotions and regression valence-arousal value under in-the-wild environments. In this paper, we present an affective expression analysis model that deals with the above challenges. Our approach includes STAT and Temporal Module for fine-tuning again face feature model. We experimented on Aff-Wild2 dataset, a large-scale dataset for ABAW Challenge with the annotations for both the categorical and valence-arousal emotion. We achieved the expression score 0.543 and valence-arousal score 0.534 on the validation set.
Abstract（参考訳）: 影響行動分析は、人間とコンピュータの相互作用、顧客マーケティング、健康モニタリングにおいて重要な役割を果たす。 ABAW ChallengeとAff-Wild2データセットは、基本的な感情を分類する新たな課題を提起する。本稿では,上記の課題に対処する感情表現分析モデルを提案する。我々のアプローチには、再び顔の特徴モデルを微調整するためのSTATとTemporal Moduleが含まれています。 abawチャレンジのための大規模データセットであるff-wild2データセットを,カテゴリー感情とヴァレンス覚醒感情の両方のアノテーションを用いて実験した。評価セットで式スコア0.543と値覚醒スコア0.534を達成した。

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