論文の概要: Facial Expression Phoenix (FePh): An Annotated Sequenced Dataset for
Facial and Emotion-Specified Expressions in Sign Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08759v2
- Date: Tue, 8 Sep 2020 18:36:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-26 23:00:49.380664
- Title: Facial Expression Phoenix (FePh): An Annotated Sequenced Dataset for
Facial and Emotion-Specified Expressions in Sign Language
- Title(参考訳): Facial Expression Phoenix (FePh):手話における表情と感情特定表現のための注釈付きシーケンスデータセット
- Authors: Marie Alaghband, Niloofar Yousefi, Ivan Garibay
- Abstract要約: 3000ドル以上の顔画像を含む手話の文脈で, 注釈付き表情データセットを導入する。
現在存在するほとんどの表情データセットとは異なり、FePhは頭ポーズ、向き、動きの異なる半青の顔画像を提供する。
このデータセットに注釈をつけるには、「sad」、「surprise」、「fear」、「angry」、「neutral」、「disgust」、「happy」の7つの基本的な感情の第一、第二、第三のダイアドを考える。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.32116198597240836
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Facial expressions are important parts of both gesture and sign language
recognition systems. Despite the recent advances in both fields, annotated
facial expression datasets in the context of sign language are still scarce
resources. In this manuscript, we introduce an annotated sequenced facial
expression dataset in the context of sign language, comprising over $3000$
facial images extracted from the daily news and weather forecast of the public
tv-station PHOENIX. Unlike the majority of currently existing facial expression
datasets, FePh provides sequenced semi-blurry facial images with different head
poses, orientations, and movements. In addition, in the majority of images,
identities are mouthing the words, which makes the data more challenging. To
annotate this dataset we consider primary, secondary, and tertiary dyads of
seven basic emotions of "sad", "surprise", "fear", "angry", "neutral",
"disgust", and "happy". We also considered the "None" class if the image's
facial expression could not be described by any of the aforementioned emotions.
Although we provide FePh as a facial expression dataset of signers in sign
language, it has a wider application in gesture recognition and Human Computer
Interaction (HCI) systems.
- Abstract(参考訳): 表情はジェスチャーと手話認識システムにおいて重要な部分である。
両方の分野の最近の進歩にもかかわらず、手話の文脈における注釈付き表情データセットは依然として不足している。
本稿では,公共テレビ局PHOENIXの日報・天気予報から抽出した3000ドル以上の顔画像からなる,手話の文脈における注釈付き表情データセットを紹介する。
現在存在するほとんどの表情データセットとは異なり、FePhは頭ポーズ、向き、動きの異なる半青の顔画像を提供する。
さらに、ほとんどの画像では、アイデンティティーが単語を口にしているため、データはより困難になる。
このデータセットに注釈を付けるために、私たちは「sad」、「surprise」、「fear」、「angry」、「neutral」、「disgust」、「happy」の7つの基本的な感情の1次、2次、および3次的なダイナドを考える。
また、画像の表情が上記の感情のいずれかによって説明できない場合、"None"クラスも検討した。
FePhは手話のシグナーの表情データセットとして提供されるが、ジェスチャー認識やヒューマン・コンピュータ・インタラクション(HCI)システムに広く応用されている。
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