論文の概要: An Overview of Facial Micro-Expression Analysis: Data, Methodology and Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11307v1
• Date: Mon, 21 Dec 2020 13:20:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-27 06:43:57.953175
• Title: An Overview of Facial Micro-Expression Analysis: Data, Methodology and Challenge
• Title（参考訳）: 顔面微小表現解析の概観 : データ, 方法論, 課題
• Authors: Hong-Xia Xie, Ling Lo, Hong-Han Shuai and Wen-Huang Cheng
• Abstract要約: 顔のマイクロ表現は感情的なコミュニケーションの間に現れる短く、微妙な顔の動きを示します。 近年、マイクロ表現認識(MER)は、幅広いアプリケーションに恩恵をもたらす可能性があるため、多くの注目を集めています。 MERは、3つの新しい側面からアプローチする:マクロからマイクロへの適応、キー頂点フレームに基づく認識、顔アクション単位に基づく認識。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.495792982803124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facial micro-expressions indicate brief and subtle facial movements that appear during emotional communication. In comparison to macro-expressions, micro-expressions are more challenging to be analyzed due to the short span of time and the fine-grained changes. In recent years, micro-expression recognition (MER) has drawn much attention because it can benefit a wide range of applications, e.g. police interrogation, clinical diagnosis, depression analysis, and business negotiation. In this survey, we offer a fresh overview to discuss new research directions and challenges these days for MER tasks. For example, we review MER approaches from three novel aspects: macro-to-micro adaptation, recognition based on key apex frames, and recognition based on facial action units. Moreover, to mitigate the problem of limited and biased ME data, synthetic data generation is surveyed for the diversity enrichment of micro-expression data. Since micro-expression spotting can boost micro-expression analysis, the state-of-the-art spotting works are also introduced in this paper. At last, we discuss the challenges in MER research and provide potential solutions as well as possible directions for further investigation.
• Abstract（参考訳）: 顔の微小表現は、感情的なコミュニケーション中に現れる簡潔で微妙な顔の動きを示す。 マクロ表現と比較して、マイクロ表現は短い時間ときめ細かい変化のために分析することがより困難である。 近年、マイクロ表現認識(mer)は、例えば、幅広い応用にメリットがあるため、多くの注目を集めている。 警察の尋問、臨床診断、抑うつ分析、ビジネスネゴシエーション。 本調査では,近年のMERタスクにおける新たな研究の方向性と課題について概説する。 例えば、merアプローチをマクロからマイクロへの適応、キー頂点フレームに基づく認識、顔行動単位に基づく認識という3つの新しい側面から検討する。 さらに, 限定的および偏りのあるmeデータの問題を緩和するために, マイクロ表現データの多様性向上のための合成データ生成法について検討した。 マイクロ表現スポッティングによってマイクロ表現解析が促進されるため,本稿では最先端のスポッティング技術も紹介する。 最終的に、mer研究の課題を議論し、潜在的な解決策とさらなる調査の方向性を提供する。

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