論文の概要: Unsupervised Learning Facial Parameter Regressor for Action Unit Intensity Estimation via Differentiable Renderer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08862v1
• Date: Thu, 20 Aug 2020 09:49:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 03:40:47.946007
• Title: Unsupervised Learning Facial Parameter Regressor for Action Unit Intensity Estimation via Differentiable Renderer
• Title（参考訳）: 微分可能レンダラを用いた動作単位強度推定のための教師なし学習顔面パラメータレグレッサ
• Authors: Xinhui Song, Tianyang Shi, Zunlei Feng, Mingli Song, Jackie Lin, Chuanjie Lin, Changjie Fan, Yi Yuan
• Abstract要約: 骨駆動型顔モデル(BDFM)に基づいて,異なる視点で顔パラメータを予測する枠組みを提案する。 提案するフレームワークは,特徴抽出器,ジェネレータ,顔パラメータ回帰器から構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.926868759681014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facial action unit (AU) intensity is an index to describe all visually discernible facial movements. Most existing methods learn intensity estimator with limited AU data, while they lack generalization ability out of the dataset. In this paper, we present a framework to predict the facial parameters (including identity parameters and AU parameters) based on a bone-driven face model (BDFM) under different views. The proposed framework consists of a feature extractor, a generator, and a facial parameter regressor. The regressor can fit the physical meaning parameters of the BDFM from a single face image with the help of the generator, which maps the facial parameters to the game-face images as a differentiable renderer. Besides, identity loss, loopback loss, and adversarial loss can improve the regressive results. Quantitative evaluations are performed on two public databases BP4D and DISFA, which demonstrates that the proposed method can achieve comparable or better performance than the state-of-the-art methods. What's more, the qualitative results also demonstrate the validity of our method in the wild.
• Abstract（参考訳）: 顔動作単位(英: face action unit、au)は、顔の動きを視覚的に識別する指標である。 既存の手法のほとんどは限定されたauデータでインテンシティ推定子を学習するが、データセットから一般化する能力に欠ける。 本稿では,骨駆動型顔モデル(BDFM)に基づいて,顔のパラメータ(識別パラメータやAUパラメータを含む)を予測する枠組みを提案する。 提案するフレームワークは,特徴抽出器,ジェネレータ,顔パラメータ回帰器から構成される。 レグレッサは、1つの顔画像からbdfmの物理的意味パラメータをジェネレータの助けを借りて適合させ、顔パラメータをゲーム顔画像に微分可能なレンダラとしてマッピングすることができる。 さらに、アイデンティティ損失、ループバック損失、および敵対的損失は、回帰結果を改善することができる。 bp4d と disfa の2つの公開データベース上で定量的評価を行い,提案手法が最先端手法と同等あるいは良好な性能が得られることを示す。 さらに、質的な結果は、私たちの方法が野生で有効であることを示す。

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