論文の概要: Weakly Supervised Learning for Facial Behavior Analysis : A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09858v4
• Date: Mon, 14 Oct 2024 23:11:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:58:20.382692
• Title: Weakly Supervised Learning for Facial Behavior Analysis : A Review
• Title（参考訳）: 顔行動分析のための弱教師付き学習 : 概観
• Authors: R. Gnana Praveen, Patrick Cardinal, Eric Granger,
• Abstract要約: 本稿では,分類的・次元的ラベルを用いた顔行動分析のための弱教師付き学習手法の総合的なレビューを行う。 そして、既存の最先端のアプローチを体系的にレビューし、これらのアプローチの分類と洞察と限界を提供します。 現実の状況において、弱いラベルで顔の行動分析を適用するために、今後の研究の方向性とともに課題と機会について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.994609732846344
• License:
• Abstract: In the recent years, there has been a shift in facial behavior analysis from the laboratory-controlled conditions to the challenging in-the-wild conditions due to the superior performance of deep learning based approaches for many real world applications.However, the performance of deep learning approaches relies on the amount of training data. One of the major problems with data acquisition is the requirement of annotations for large amount of training data. Labeling process of huge training data demands lot of human support with strong domain expertise for facial expressions or action units, which is difficult to obtain in real-time environments.Moreover, labeling process is highly vulnerable to ambiguity of expressions or action units, especially for intensities due to the bias induced by the domain experts. Therefore, there is an imperative need to address the problem of facial behavior analysis with weak annotations. In this paper, we provide a comprehensive review of weakly supervised learning (WSL) approaches for facial behavior analysis with both categorical as well as dimensional labels along with the challenges and potential research directions associated with it. First, we introduce various types of weak annotations in the context of facial behavior analysis and the corresponding challenges associated with it. We then systematically review the existing state-of-the-art approaches and provide a taxonomy of these approaches along with their insights and limitations. In addition, widely used data-sets in the reviewed literature and the performance of these approaches along with evaluation principles are summarized. Finally, we discuss the remaining challenges and opportunities along with the potential research directions in order to apply facial behavior analysis with weak labels in real life situations.
• Abstract（参考訳）: 近年,実験室が管理する条件から,多くの実世界の応用において,ディープラーニングに基づくアプローチが優れた性能を発揮できるため,現状の課題へと,顔の行動分析が変化してきたが,ディープラーニングアプローチのパフォーマンスはトレーニングデータの量に依存している。 データ取得の大きな問題の1つは、大量のトレーニングデータに対するアノテーションの要求である。 大規模なトレーニングデータのラベル付けには、表情やアクションユニットの強力なドメイン専門知識が要求されるため、リアルタイム環境では入手が困難であり、特にドメイン専門家のバイアスによる強度に対する表現やアクションユニットのあいまいさに対して、ラベル付けプロセスは極めて脆弱である。 したがって、弱いアノテーションによる顔行動分析の課題に対処する必要がある。 本稿では,分類的および次元的ラベルを用いた顔行動分析のための弱教師付き学習(WSL)アプローチの総合的なレビューと,それに関連する課題と研究の方向性について述べる。 まず、顔の行動分析とそれに関連する課題の文脈において、様々な弱いアノテーションを導入する。 そして、既存の最先端のアプローチを体系的にレビューし、これらのアプローチの分類と洞察と限界を提供します。 また、レビュー文献で広く使われているデータセットと評価原則とともにこれらの手法の性能について概説する。 最後に、現実の状況において弱いラベルで顔の行動分析を適用するために、今後の研究の方向性とともに、残る課題と機会について論じる。

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