論文の概要: Multi-label Learning with Missing Values using Combined Facial Action Unit Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07234v1
• Date: Mon, 17 Aug 2020 11:58:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 03:34:29.606784
• Title: Multi-label Learning with Missing Values using Combined Facial Action Unit Datasets
• Title（参考訳）: 複合顔行動単位データセットを用いた欠落値を用いたマルチラベル学習
• Authors: Jaspar Pahl, Ines Rieger, Dominik Seuss
• Abstract要約: 顔のアクションユニットは、人間の顔の感情を記述するのに使用できる顔のマイクロムーブメントの客観的で標準化された記述を可能にする。 アクションユニットのデータアノテートは高価で時間を要する作業であり、データ状況の不足につながる。 本稿では,欠落ラベルの存在下で学習可能なデータベースとアルゴリズムを組み合わせるためのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facial action units allow an objective, standardized description of facial micro movements which can be used to describe emotions in human faces. Annotating data for action units is an expensive and time-consuming task, which leads to a scarce data situation. By combining multiple datasets from different studies, the amount of training data for a machine learning algorithm can be increased in order to create robust models for automated, multi-label action unit detection. However, every study annotates different action units, leading to a tremendous amount of missing labels in a combined database. In this work, we examine this challenge and present our approach to create a combined database and an algorithm capable of learning under the presence of missing labels without inferring their values. Our approach shows competitive performance compared to recent competitions in action unit detection.
• Abstract（参考訳）: 顔のアクションユニットは、人間の顔の感情を記述するのに使用できる顔のマイクロムーブメントの客観的で標準化された記述を可能にする。 アクションユニットのデータアノテートは高価で時間を要する作業であり、データ状況の不足につながる。 異なる研究から得られた複数のデータセットを組み合わせることで、機械学習アルゴリズムのトレーニングデータの量を増やし、自動化されたマルチラベルアクションユニット検出のための堅牢なモデルを作成することができる。 しかし、すべての研究は異なるアクションユニットに注釈を付け、組み合わせたデータベースに膨大な量のラベルが失われる。 そこで本研究では,この課題を検証し,それらの値を推測することなく,ラベルの欠落下で学習可能なデータベースとアルゴリズムを組み合わせる手法を提案する。 提案手法は,最近の行動単位検出の競争と比較し,競争力を示す。

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