論文の概要: Py-Feat: Python Facial Expression Analysis Toolbox

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03509v1
• Date: Thu, 8 Apr 2021 04:52:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-09 13:13:54.204426
• Title: Py-Feat: Python Facial Expression Analysis Toolbox
• Title（参考訳）: Py-Feat: Pythonの表情解析ツールボックス
• Authors: Jin Hyun Cheong, Tiankang Xie, Sophie Byrne, Luke J. Chang
• Abstract要約: Py-FeatはオープンソースのPythonツールボックスで、顔の表情データの検出、前処理、分析、視覚化をサポートする。 このプラットフォームが、人間の行動研究における表情データの利用を増やすことを願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Studying facial expressions is a notoriously difficult endeavor. Recent advances in the field of affective computing have yielded impressive progress in automatically detecting facial expressions from pictures and videos. However, much of this work has yet to be widely disseminated in social science domains such as psychology. Current state of the art models require considerable domain expertise that is not traditionally incorporated into social science training programs. Furthermore, there is a notable absence of user-friendly and open-source software that provides a comprehensive set of tools and functions that support facial expression research. In this paper, we introduce Py-Feat, an open-source Python toolbox that provides support for detecting, preprocessing, analyzing, and visualizing facial expression data. Py-Feat makes it easy for domain experts to disseminate and benchmark computer vision models and also for end users to quickly process, analyze, and visualize face expression data. We hope this platform will facilitate increased use of facial expression data in human behavior research.
• Abstract（参考訳）: 表情の研究は、非常に難しい仕事だ。 感情コンピューティングの分野での最近の進歩は、画像やビデオから表情を自動的に検出する、驚くべき進歩をもたらした。 しかし、この研究の多くは心理学などの社会科学分野では広く普及していない。 現在の芸術モデルは、伝統的に社会科学訓練プログラムに組み込まれていない相当な専門知識を必要とする。 さらに、表情研究をサポートする包括的なツールや機能セットを提供する、ユーザフレンドリーでオープンソースなソフトウェアがないことも注目すべきです。 本稿では,表情データの検出,前処理,解析,可視化をサポートするオープンソースのPythonツールボックスであるPy-Featを紹介する。 Py-Featは、ドメインの専門家がコンピュータビジョンモデルを広めてベンチマークしやすくし、エンドユーザが顔表現データを素早く処理し、分析し、視覚化することを可能にする。 このプラットフォームが人間の行動研究における表情データの利用を促進することを願っている。

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