論文の概要: SpeakingFaces: A Large-Scale Multimodal Dataset of Voice Commands with Visual and Thermal Video Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02961v3
• Date: Sat, 1 May 2021 05:27:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 17:39:39.223895
• Title: SpeakingFaces: A Large-Scale Multimodal Dataset of Voice Commands with Visual and Thermal Video Streams
• Title（参考訳）: speakfaces:ビジュアルおよびサーマルビデオストリームを備えた音声コマンドの大規模マルチモーダルデータセット
• Authors: Madina Abdrakhmanova, Askat Kuzdeuov, Sheikh Jarju, Yerbolat Khassanov, Michael Lewis and Huseyin Atakan Varol
• Abstract要約: 我々はSpeechFacesを大規模マルチモーダルデータセットとして公開する。 それは、熱、視覚、およびオーディオデータストリームの組み合わせを利用するコンテキストにおける機械学習研究をサポートする。 142名の被験者からデータを収集し、13,000件以上の同期データを得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.601375594533309
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present SpeakingFaces as a publicly-available large-scale multimodal dataset developed to support machine learning research in contexts that utilize a combination of thermal, visual, and audio data streams; examples include human-computer interaction, biometric authentication, recognition systems, domain transfer, and speech recognition. SpeakingFaces is comprised of aligned high-resolution thermal and visual spectra image streams of fully-framed faces synchronized with audio recordings of each subject speaking approximately 100 imperative phrases. Data were collected from 142 subjects, yielding over 13,000 instances of synchronized data (~3.8 TB). For technical validation, we demonstrate two baseline examples. The first baseline shows classification by gender, utilizing different combinations of the three data streams in both clean and noisy environments. The second example consists of thermal-to-visual facial image translation, as an instance of domain transfer.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,熱的,視覚的,音声的データストリームの組み合わせを活用したコンテキストにおける機械学習研究を支援するために開発された,公開利用可能な大規模マルチモーダルデータセットとして,スポーキングフェイスを提案する。 スポークフェイスは、約100の命令文を話す各被験者の音声記録と同期したフルフレーム顔の高分解能熱スペクトル画像ストリームで構成されている。 データは142人の被験者から収集され、13,000件以上の同期データ(約3.8tb)が得られた。 技術的検証には2つの基本例を示す。 最初のベースラインは、クリーンでノイズの多い環境で3つのデータストリームの異なる組み合わせを利用して、性別による分類を示す。 第2の例は、ドメイン転送の例として、熱から視覚への顔画像変換である。

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