論文の概要: Feature Super-Resolution Based Facial Expression Recognition for Multi-scale Low-Resolution Faces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02234v1
• Date: Sun, 5 Apr 2020 15:38:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-16 13:12:46.194088
• Title: Feature Super-Resolution Based Facial Expression Recognition for Multi-scale Low-Resolution Faces
• Title（参考訳）: 特徴超解像に基づく多次元低解像顔の表情認識
• Authors: Wei Jing, Feng Tian, Jizhong Zhang, Kuo-Ming Chao, Zhenxin Hong, Xu Liu
• Abstract要約: 超解像法はしばしば低分解能画像の高精細化に使用されるが、FERタスクの性能は極低分解能画像では制限される。 本研究では,物体検出のための特徴的超解像法に触発されて,頑健な表情認識のための新たな生成逆ネットワークに基づく超解像法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.634398926381845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facial Expressions Recognition(FER) on low-resolution images is necessary for applications like group expression recognition in crowd scenarios(station, classroom etc.). Classifying a small size facial image into the right expression category is still a challenging task. The main cause of this problem is the loss of discriminative feature due to reduced resolution. Super-resolution method is often used to enhance low-resolution images, but the performance on FER task is limited when on images of very low resolution. In this work, inspired by feature super-resolution methods for object detection, we proposed a novel generative adversary network-based feature level super-resolution method for robust facial expression recognition(FSR-FER). In particular, a pre-trained FER model was employed as feature extractor, and a generator network G and a discriminator network D are trained with features extracted from images of low resolution and original high resolution. Generator network G tries to transform features of low-resolution images to more discriminative ones by making them closer to the ones of corresponding high-resolution images. For better classification performance, we also proposed an effective classification-aware loss re-weighting strategy based on the classification probability calculated by a fixed FER model to make our model focus more on samples that are easily misclassified. Experiment results on Real-World Affective Faces (RAF) Database demonstrate that our method achieves satisfying results on various down-sample factors with a single model and has better performance on low-resolution images compared with methods using image super-resolution and expression recognition separately.
• Abstract（参考訳）: 低解像度画像上での表情認識(fer)は,群衆シナリオ(駅,教室など)におけるグループ表現認識などの応用には不可欠である。 小さめの顔画像を正しい表現カテゴリーに分類することは依然として難しい課題である。 この問題の主な原因は、解像度の低下による識別的特徴の喪失である。 超解像法はしばしば低解像度画像を強化するために用いられるが、非常に低解像度の画像ではferタスクの性能が制限される。 本研究では,オブジェクト検出のための特徴超解像法に触発されて,頑健な表情認識(FSR-FER)のための新たな生成逆ネットワークに基づく特徴レベル超解像法を提案する。 特に、予め訓練されたFERモデルを特徴抽出器として使用し、低解像度および原高解像度の画像から抽出された特徴により、ジェネレータネットワークGと判別器ネットワークDを訓練する。 ジェネレータネットワークgは、解像度の低い画像の特徴を、対応する高解像度画像に近づけることで、より識別的な画像に変換しようとする。 分類性能を向上するために,固定FERモデルにより算出された分類確率に基づいて,分類を誤分類し易くするための効果的な分類認識損失再重み付け手法を提案する。 real-world affective faces (raf) データベースを用いた実験により,単一のモデルで様々なダウンサンプル因子を満足させ,画像の超解像と表現認識を別々に用いた手法と比較して,低解像度画像での性能が向上することを示した。

関連論文リスト

• PETALface: Parameter Efficient Transfer Learning for Low-resolution Face Recognition [54.642714288448744]
  PETALfaceは、PEFTのパワーを低解像度の顔認識に活用した最初の作品である。 バックボーンに2つの低ランク適応モジュールを導入し、入力画像の品質に基づいて重みを調整し、ギャラリーとプローブ画像の品質の違いを考慮に入れた。 実験により,提案手法は高分解能・混合品質データセットの性能を保ちながら,低分解能データセットの完全な微調整よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-10T18:59:45Z)
• Dynamic Resolution Guidance for Facial Expression Recognition [2.0456513832600884]
  本稿では,表情認識のための動的解像度誘導法(DRGFER)を提案する。 我々のフレームワークは、解像度認識ネットワーク(RRN)とMRAFER(Multi-Resolution Adaptation Facial Expression Recognition Network)の2つの主要コンポーネントから構成されている。 提案したフレームワークは、解像度の変動や表情に対する堅牢性を示し、現実世界のアプリケーションに有望なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T15:02:01Z)
• ACDMSR: Accelerated Conditional Diffusion Models for Single Image Super-Resolution [84.73658185158222]
  本稿では,ACDMSRと呼ばれる拡散モデルに基づく超解像法を提案する。 提案手法は, 決定論的反復分解過程を通じて超解像を行うために, 標準拡散モデルに適応する。 提案手法は,低解像度画像に対してより視覚的に現実的な表現を生成し,現実的なシナリオにおけるその有効性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T06:49:04Z)
• Learning from Multi-Perception Features for Real-Word Image Super-resolution [87.71135803794519]
  入力画像の複数の知覚的特徴を利用する新しいSR手法MPF-Netを提案する。 本稿では,MPFEモジュールを組み込んで,多様な知覚情報を抽出する手法を提案する。 また、モデルの学習能力を向上する対照的な正規化項(CR)も導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T07:35:49Z)
• Cross-resolution Face Recognition via Identity-Preserving Network and Knowledge Distillation [12.090322373964124]
  クロスレゾリューション顔認識は、現代の深層顔認識システムにとって難しい問題である。 本稿では,低分解能画像の低周波成分に蓄積される識別情報にネットワークを集中させる新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T14:52:46Z)
• MrSARP: A Hierarchical Deep Generative Prior for SAR Image Super-resolution [0.5161531917413706]
  SAR画像のための新しい階層的深部生成モデルMrSARPを提案する。 MrSARPは、異なる解像度でターゲットの現実的なイメージであるかどうかを判断するために、複数の解像度の画像を共同でスコアする批評家と共同で訓練されている。 我々は,この深部生成モデルを用いて,同じターゲットの低解像度画像から高解像度画像を取得する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T19:12:21Z)
• Semantic Encoder Guided Generative Adversarial Face Ultra-Resolution Network [15.102899995465041]
  本稿では,セマンティックガイド付き生成逆顔超解像ネットワーク(SEGA-FURN)を提案する。 提案するネットワークは, 組込みセマンティクスを捕捉し, 対数学習を誘導する新しいセマンティクスエンコーダと, Residual in Internal Block (RIDB) という階層型アーキテクチャを用いた新しいジェネレータから構成される。 大規模顔データを用いた実験により,提案手法は優れた超解像結果が得られ,定性比較と定量的比較の両面で他の最先端手法よりも優れることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-18T23:16:57Z)
• Hierarchical Similarity Learning for Aliasing Suppression Image Super-Resolution [64.15915577164894]
  エイリアスの影響を抑制するために階層画像超解像ネットワーク(HSRNet)を提案する。 HSRNetは、他の作品よりも定量的かつ視覚的なパフォーマンスを向上し、エイリアスをより効果的に再送信する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T14:55:32Z)
• Single Image Internal Distribution Measurement Using Non-Local Variational Autoencoder [11.985083962982909]
  本稿では,非局所変分オートエンコーダ(textttNLVAE)という画像固有解を提案する。 textttNLVAEは,非局所領域からの非絡み合った情報を用いて高解像度画像を再構成する自己教師型戦略として導入された。 7つのベンチマークデータセットによる実験結果から,textttNLVAEモデルの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-02T18:43:55Z)
• Hierarchical Deep CNN Feature Set-Based Representation Learning for Robust Cross-Resolution Face Recognition [59.29808528182607]
  クロスリゾリューション顔認識(CRFR)は、インテリジェントな監視およびバイオメトリックフォレンジックにおいて重要である。 既存の浅層学習と深層学習に基づく手法は、HR-LR対を共同特徴空間にマッピングすることに焦点を当てている。 本研究では,多レベル深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の機能を完全に活用し,堅牢なCRFRを実現することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T14:03:42Z)
• Invertible Image Rescaling [118.2653765756915]
  Invertible Rescaling Net (IRN) を開発した。 我々は、ダウンスケーリングプロセスにおいて、指定された分布に従う潜在変数を用いて、失われた情報の分布をキャプチャする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-12T09:55:53Z)
• PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [77.32079593577821]
  PULSE (Photo Upsampling via Latent Space Exploration) は、それまで文献になかった解像度で高解像度でリアルな画像を生成する。 本手法は, 従来よりも高分解能, スケールファクターの知覚品質において, 最先端の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-08T16:44:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。