論文の概要: Facial Action Unit Intensity Estimation via Semantic Correspondence Learning with Dynamic Graph Convolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09681v1
• Date: Mon, 20 Apr 2020 23:55:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 19:06:31.081514
• Title: Facial Action Unit Intensity Estimation via Semantic Correspondence Learning with Dynamic Graph Convolution
• Title（参考訳）: 動的グラフ畳み込みを用いた意味対応学習による顔行動単位強度推定
• Authors: Yingruo Fan, Jacqueline C.K. Lam, Victor O.K. Li
• Abstract要約: 本稿では,特徴マップ間の意味的対応を確立することによって,AUの潜伏関係を自動的に学習する学習フレームワークを提案する。 熱マップ回帰に基づくネットワークでは、特徴写像はAU強度と位置に関連する豊富な意味情報を保存する。 これはAU強度レベルの共起関係を暗黙的に表す特徴チャネル間の相関をモデル化する動機となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.48620879003556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The intensity estimation of facial action units (AUs) is challenging due to subtle changes in the person's facial appearance. Previous approaches mainly rely on probabilistic models or predefined rules for modeling co-occurrence relationships among AUs, leading to limited generalization. In contrast, we present a new learning framework that automatically learns the latent relationships of AUs via establishing semantic correspondences between feature maps. In the heatmap regression-based network, feature maps preserve rich semantic information associated with AU intensities and locations. Moreover, the AU co-occurring pattern can be reflected by activating a set of feature channels, where each channel encodes a specific visual pattern of AU. This motivates us to model the correlation among feature channels, which implicitly represents the co-occurrence relationship of AU intensity levels. Specifically, we introduce a semantic correspondence convolution (SCC) module to dynamically compute the correspondences from deep and low resolution feature maps, and thus enhancing the discriminability of features. The experimental results demonstrate the effectiveness and the superior performance of our method on two benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 顔の表情が微妙に変化するため,顔動作単位(AU)の強度推定は困難である。 従来のアプローチは主にAU間の共起関係をモデル化するための確率モデルや事前定義された規則に依存しており、限定的な一般化をもたらす。 対照的に,機能マップ間の意味対応を確立することによって,ausの潜在関係を自動的に学習する新しい学習フレームワークを提案する。 熱マップ回帰に基づくネットワークでは、特徴写像はAU強度と位置に関連する豊富な意味情報を保存する。 さらに、AU共起パターンは、各チャンネルがAUの特定の視覚パターンを符号化する一連の特徴チャネルを活性化することにより反映することができる。 これはAU強度レベルの共起関係を暗黙的に表す特徴チャネル間の相関をモデル化する動機となっている。 具体的には,深層および低分解能特徴マップからの対応を動的に計算する意味対応畳み込み(scc)モジュールを導入し,特徴の識別性を高める。 実験結果は,2つのベンチマークデータセットにおいて,提案手法の有効性と優れた性能を示す。

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