論文の概要: Magnifying Subtle Facial Motions for Effective 4D Expression Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02319v1
- Date: Wed, 5 May 2021 20:47:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-08 01:17:03.457106
- Title: Magnifying Subtle Facial Motions for Effective 4D Expression Recognition
- Title（参考訳）: 有効4次元表情認識のための大小顔面運動
- Authors: Qingkai Zhen, Di Huang, Yunhong Wang, Hassen Drira, Boulbaba Ben Amor,
Mohamed Daoudi
- Abstract要約: 3D面の流れをまず解析し、空間的な変形を捉えます。
これらの変形の得られた時間的進化は、拡大法に供給される。
本論文の主な貢献である後者では、感情分類性能を高める微妙な(隠れた)変形を明らかにすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.806738404887824
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, an effective pipeline to automatic 4D Facial Expression
Recognition (4D FER) is proposed. It combines two growing but disparate ideas
in Computer Vision -- computing the spatial facial deformations using tools
from Riemannian geometry and magnifying them using temporal filtering. The flow
of 3D faces is first analyzed to capture the spatial deformations based on the
recently-developed Riemannian approach, where registration and comparison of
neighboring 3D faces are led jointly. Then, the obtained temporal evolution of
these deformations are fed into a magnification method in order to amplify the
facial activities over the time. The latter, main contribution of this paper,
allows revealing subtle (hidden) deformations which enhance the emotion
classification performance. We evaluated our approach on BU-4DFE dataset, the
state-of-art 94.18% average performance and an improvement that exceeds 10% in
classification accuracy, after magnifying extracted geometric features
(deformations), are achieved.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,4次元表情自動認識(4d fer)のための効果的なパイプラインを提案する。
コンピュータビジョンの2つの成長するが、異なるアイデアを組み合わせる - リーマン幾何学のツールを使って空間的な顔の変形を計算し、時間的フィルタリングを使ってそれらを拡大する。
3次元面の流れを最初に解析し、最近開発されたリーマン的手法に基づき空間的変形を捉え、隣接する3次元面の登録と比較を共同で行う。
そして、得られた変形の時間的進化を、時間とともに顔の活動を増幅するために倍率法に入力する。
本論文の主な貢献である後者では、感情分類性能を高める微妙な(隠れた)変形を明らかにすることができる。
抽出された幾何学的特徴(変形)を最大化した後,bu-4dfeデータセット,94.18%の平均性能,分類精度が10%以上向上した。
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