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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