論文の概要: Unsupervised Facial Action Unit Intensity Estimation via Differentiable Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05908v1
• Date: Mon, 13 Apr 2020 12:56:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 00:10:49.693415
• Title: Unsupervised Facial Action Unit Intensity Estimation via Differentiable Optimization
• Title（参考訳）: 微分可能最適化による教師なし顔行動単位強度推定
• Authors: Xinhui Song and Tianyang Shi and Tianjia Shao and Yi Yuan and Zunlei Feng and Changjie Fan
• Abstract要約: 顔画像からの顔AU強度推定のための教師なしフレームワークGE-Netを提案する。 本フレームワークは,入力画像に一致するように顔パラメータを反復的に更新する,微分可能な最適化を行う。 実験により,本手法は既存手法と比較して最先端の結果が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.07851622835555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The automatic intensity estimation of facial action units (AUs) from a single image plays a vital role in facial analysis systems. One big challenge for data-driven AU intensity estimation is the lack of sufficient AU label data. Due to the fact that AU annotation requires strong domain expertise, it is expensive to construct an extensive database to learn deep models. The limited number of labeled AUs as well as identity differences and pose variations further increases the estimation difficulties. Considering all these difficulties, we propose an unsupervised framework GE-Net for facial AU intensity estimation from a single image, without requiring any annotated AU data. Our framework performs differentiable optimization, which iteratively updates the facial parameters (i.e., head pose, AU parameters and identity parameters) to match the input image. GE-Net consists of two modules: a generator and a feature extractor. The generator learns to "render" a face image from a set of facial parameters in a differentiable way, and the feature extractor extracts deep features for measuring the similarity of the rendered image and input real image. After the two modules are trained and fixed, the framework searches optimal facial parameters by minimizing the differences of the extracted features between the rendered image and the input image. Experimental results demonstrate that our method can achieve state-of-the-art results compared with existing methods.
• Abstract（参考訳）: 顔画像からの顔行動単位(AU)の自動強度推定は、顔分析システムにおいて重要な役割を果たす。 データ駆動型AU強度推定の大きな課題のひとつは、十分なAUラベルデータがないことだ。 AUアノテーションは強力なドメインの専門知識を必要とするため、深いモデルを学ぶために広範囲のデータベースを構築するのはコストがかかる。 ラベル付きAUの限られた数と同一性の違いとポーズの変化により、推定困難が増大する。 これらすべての困難を考慮し,注釈付きAUデータを必要とせず,単一の画像から顔AU強度を推定するための教師なしフレームワークGE-Netを提案する。 筆者らのフレームワークは,顔のパラメータ(頭部ポーズ,AUパラメータ,識別パラメータ)を反復的に更新して,入力画像にマッチさせる,微分可能な最適化を行う。 GE-Netはジェネレータと特徴抽出器の2つのモジュールで構成される。 生成器は、顔パラメータの集合から顔画像を微分可能な方法で「レンダリング」し、特徴抽出器は、レンダリングされた画像と入力された実画像の類似度を測定するための深い特徴を抽出する。 2つのモジュールをトレーニングし、固定した後、このフレームワークは、描画画像と入力画像との抽出された特徴の差を最小限にして最適な顔パラメータを探索する。 実験により,本手法は既存手法と比較して最先端の結果が得られることが示された。

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