論文の概要: Deep Domain Adaptation for Ordinal Regression of Pain Intensity Estimation Using Weakly-Labelled Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06392v3
- Date: Sat, 6 Jul 2024 14:46:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 06:10:05.928196
- Title: Deep Domain Adaptation for Ordinal Regression of Pain Intensity Estimation Using Weakly-Labelled Videos
- Title（参考訳）: 弱ラベル映像を用いた痛み強度推定の経時的回帰に対する深部ドメイン適応
- Authors: R. Gnana Praveen, Eric Granger, Patrick Cardinal,
- Abstract要約: ビデオで捉えた表情から痛みの強さを推定することは、医療応用にとって大きな可能性を秘めている。
本稿では,対象とするドメインビデオを用いて適応可能な順序回帰型弱教師付きDAのための新しいDLモデルを提案する。
WSDA-ORモデルは、ターゲットシーケンスに割り当てられた強度レベル間の順序関係を強制し、複数の関連するフレームをシーケンスレベルラベルに関連付ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.994609732846344
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Estimation of pain intensity from facial expressions captured in videos has an immense potential for health care applications. Given the challenges related to subjective variations of facial expressions, and operational capture conditions, the accuracy of state-of-the-art DL models for recognizing facial expressions may decline. Domain adaptation has been widely explored to alleviate the problem of domain shifts that typically occur between video data captured across various source and target domains. Moreover, given the laborious task of collecting and annotating videos, and subjective bias due to ambiguity among adjacent intensity levels, weakly-supervised learning is gaining attention in such applications. State-of-the-art WSL models are typically formulated as regression problems, and do not leverage the ordinal relationship among pain intensity levels, nor temporal coherence of multiple consecutive frames. This paper introduces a new DL model for weakly-supervised DA with ordinal regression that can be adapted using target domain videos with coarse labels provided on a periodic basis. The WSDA-OR model enforces ordinal relationships among intensity levels assigned to target sequences, and associates multiple relevant frames to sequence-level labels. In particular, it learns discriminant and domain-invariant feature representations by integrating multiple instance learning with deep adversarial DA, where soft Gaussian labels are used to efficiently represent the weak ordinal sequence-level labels from target domain. The proposed approach was validated using RECOLA video dataset as fully-labeled source domain data, and UNBC-McMaster shoulder pain video dataset as weakly-labeled target domain data. We have also validated WSDA-OR on BIOVID and Fatigue datasets for sequence level estimation.
- Abstract（参考訳）: ビデオで捉えた表情から痛みの強さを推定することは、医療応用にとって大きな可能性を秘めている。
表情の主観的変化や操作的捕獲条件にかかわる課題を考えると、表情を認識するための最先端のDLモデルの精度は低下する可能性がある。
ドメイン適応は、典型的に様々なソースとターゲットドメインをまたいだビデオデータ間で発生するドメインシフトの問題を軽減するために広く研究されてきた。
さらに,映像の収集・注釈作業や,隣り合う強度レベルのあいまいさによる主観的偏見から,弱い教師付き学習が注目されている。
最先端のWSLモデルは典型的には回帰問題として定式化され、痛み強度レベルと時間的コヒーレンスの間の順序関係は利用されない。
本稿では, 順序回帰を伴う弱教師付きDAのための新しいDLモデルを提案する。
WSDA-ORモデルは、ターゲットシーケンスに割り当てられた強度レベル間の順序関係を強制し、複数の関連するフレームをシーケンスレベルラベルに関連付ける。
特に、複数のインスタンス学習と深い敵対的DAを統合することで、識別およびドメイン不変の特徴表現を学習し、ソフトなガウスラベルを使用して、ターゲットドメインからの弱い順序レベルラベルを効率的に表現する。
提案手法は、RECOLAビデオデータセットを完全ラベル付きソースドメインデータとして、UNBC-McMaster肩痛ビデオデータセットを弱いラベル付きターゲットドメインデータとして、検証した。
また,BIOVIDおよび疲労データセット上でのWSDA-ORの有効性を検証し,シーケンスレベルの推定を行った。
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