論文の概要: Expression Recognition Analysis in the Wild
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09231v1
- Date: Fri, 22 Jan 2021 17:28:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-20 17:26:50.267746
- Title: Expression Recognition Analysis in the Wild
- Title（参考訳）: 野生における表現認識解析
- Authors: Donato Cafarelli, Fabio Valerio Massoli, Fabrizio Falchi, Claudio
Gennaro, Giuseppe Amato
- Abstract要約: 最先端手法に基づく表情認識法の詳細と実験結果について報告する。
よく知られているvggface2データセットで事前トレーニングされたsenetディープラーニングアーキテクチャを微調整した。
また,本手法の有効性を評価するためには,ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-wild)コンペティションも必要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.878384185493623
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Facial Expression Recognition(FER) is one of the most important topic in
Human-Computer interactions(HCI). In this work we report details and
experimental results about a facial expression recognition method based on
state-of-the-art methods. We fine-tuned a SeNet deep learning architecture
pre-trained on the well-known VGGFace2 dataset, on the AffWild2 facial
expression recognition dataset. The main goal of this work is to define a
baseline for a novel method we are going to propose in the near future. This
paper is also required by the Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW)
competition in order to evaluate on the test set this approach. The results
reported here are on the validation set and are related on the Expression
Challenge part (seven basic emotion recognition) of the competition. We will
update them as soon as the actual results on the test set will be published on
the leaderboard.
- Abstract（参考訳）: 表情認識(FER)はヒューマン・コンピュータ・インタラクション(HCI)において最も重要なトピックの一つである。
本稿では,最先端手法に基づく表情認識法の詳細と実験結果について報告する。
我々は、有名なvggface2データセット、afwild2顔認識データセットで事前トレーニングされたsenetディープラーニングアーキテクチャを微調整した。
この研究の主な目標は、近い将来に提案する新しいメソッドのベースラインを定義することです。
また,本手法の有効性を評価するためには,ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-wild)コンペティションも必要である。
本研究の結果は, 検証セット上で, コンペティションの表現課題部(基本的な7つの感情認識)に関連している。
テストセットの実際の結果がリーダボードに公開されたら、すぐに更新します。
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