論文の概要: Landmark-Aware and Part-based Ensemble Transfer Learning Network for Facial Expression Recognition from Static images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11274v1
• Date: Thu, 22 Apr 2021 18:38:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 13:11:45.547285
• Title: Landmark-Aware and Part-based Ensemble Transfer Learning Network for Facial Expression Recognition from Static images
• Title（参考訳）: 静的画像からの表情認識のためのランドマーク認識とパートベースアンサンブル転送学習ネットワーク
• Authors: Rohan Wadhawan and Tapan K. Gandhi
• Abstract要約: パーツベースのエンサンブルトランスファーラーニングネットワークは、人間の表情認識をモデル化します。 5つのサブネットワークで構成され、各サブネットワークは顔ランドマークの5つのサブセットのうちの1つから転送学習を行う。 リアルタイムデプロイメントの計算効率を保証するために、わずか3.28ドルのFLOPSが106ドルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facial Expression Recognition from static images is a challenging problem in computer vision applications. Convolutional Neural Network (CNN), the state-of-the-art method for various computer vision tasks, has had limited success in predicting expressions from faces having extreme poses, illumination, and occlusion conditions. To mitigate this issue, CNNs are often accompanied by techniques like transfer, multi-task, or ensemble learning that often provide high accuracy at the cost of high computational complexity. In this work, we propose a Part-based Ensemble Transfer Learning network, which models how humans recognize facial expressions by correlating the spatial orientation pattern of the facial features with a specific expression. It consists of 5 sub-networks, in which each sub-network performs transfer learning from one of the five subsets of facial landmarks: eyebrows, eyes, nose, mouth, or jaw to expression classification. We test the proposed network on the CK+, JAFFE, and SFEW datasets, and it outperforms the benchmark for CK+ and JAFFE datasets by 0.51\% and 5.34\%, respectively. Additionally, it consists of a total of 1.65M model parameters and requires only 3.28 $\times$ $10^{6}$ FLOPS, which ensures computational efficiency for real-time deployment. Grad-CAM visualizations of our proposed ensemble highlight the complementary nature of its sub-networks, a key design parameter of an effective ensemble network. Lastly, cross-dataset evaluation results reveal that our proposed ensemble has a high generalization capacity. Our model trained on the SFEW Train dataset achieves an accuracy of 47.53\% on the CK+ dataset, which is higher than what it achieves on the SFEW Valid dataset.
• Abstract（参考訳）: 静的画像からの表情認識はコンピュータビジョンアプリケーションでは難しい問題である。 コンピュータビジョンタスクの最先端手法である畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network, cnn)は、極端なポーズ、照明、咬合条件を持つ顔からの表情の予測に成功している。 この問題を軽減するため、CNNには転送、マルチタスク、アンサンブル学習などのテクニックが伴い、高い計算複雑性を犠牲にして高い精度を提供することが多い。 本研究では,顔の特徴の空間的方向パターンを特定の表情に関連付けて,人間の表情認識をモデル化する,部分的なアンサンブル・トランスファー学習ネットワークを提案する。 それは5つのサブネットワークで構成されており、各サブネットワークは、顔のランドマークの5つのサブセットのうちの1つ(まぶた、目、鼻、口、顎)から表情分類への転送学習を行う。 提案したネットワークをCK+, JAFFE, SFEWデータセット上でテストし, CK+, JAFFEデータセットのベンチマークをそれぞれ0.51\%, 5.34\%で上回った。 さらに、合計1.65Mモデルパラメータで構成され、リアルタイムデプロイメントの計算効率を保証するために、わずか3.28$\times$10^{6}$ FLOPSしか必要としない。 提案したアンサンブルのGrad-CAM視覚化では,有効アンサンブルネットワークの設計パラメータであるサブネットワークの相補性を強調した。 最後に,クロスデータセット評価の結果から,提案するアンサンブルは高い一般化能力を持つことが明らかとなった。 sfew trainデータセットでトレーニングされたモデルは、ck+データセット上で47.53\%の精度を実現しています。

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