論文の概要: Prior Aided Streaming Network for Multi-task Affective Recognitionat the 2nd ABAW2 Competition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03708v1
• Date: Thu, 8 Jul 2021 09:35:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-09 13:34:57.676278
• Title: Prior Aided Streaming Network for Multi-task Affective Recognitionat the 2nd ABAW2 Competition
• Title（参考訳）: 第2回abaw2コンペティションにおけるマルチタスク感情認識のための事前支援ストリーミングネットワーク
• Authors: Wei Zhang, Zunhu Guo, Keyu Chen, Lincheng Li, Zhimeng Zhang, Yu Ding
• Abstract要約: 我々は第2回ABAW2コンペティション(ABAW2コンペティション)に応募する。 異なる感情表現を扱う際に,マルチタスク・ストリーミング・ネットワークを提案する。 我々は、先行知識として高度な表情埋め込みを活用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.188777864190204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic affective recognition has been an important research topic in human computer interaction (HCI) area. With recent development of deep learning techniques and large scale in-the-wild annotated datasets, the facial emotion analysis is now aimed at challenges in the real world settings. In this paper, we introduce our submission to the 2nd Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW2) Competition. In dealing with different emotion representations, including Categorical Emotions (CE), Action Units (AU), and Valence Arousal (VA), we propose a multi-task streaming network by a heuristic that the three representations are intrinsically associated with each other. Besides, we leverage an advanced facial expression embedding as prior knowledge, which is capable of capturing identity-invariant expression features while preserving the expression similarities, to aid the down-streaming recognition tasks. The extensive quantitative evaluations as well as ablation studies on the Aff-Wild2 dataset prove the effectiveness of our proposed prior aided streaming network approach.
• Abstract（参考訳）: 自動感情認識は人間のコンピュータインタラクション(HCI)領域において重要な研究課題となっている。 近年の深層学習技術の発展と大規模インザ・ワイルド・アノテーテッド・データセットにより、顔の感情分析は現実世界の設定における課題に向けられている。 本稿では,第2回行動分析コンペティション・イン・ザ・ワイルド(abaw2)コンペティションへの提案について紹介する。 本稿では,Categorical Emotions (CE), Action Units (AU), Valence Arousal (VA)の3つの表現が本質的に相互に関連していることを示すヒューリスティックなマルチタスク・ストリーミングネットワークを提案する。 さらに,表情の類似性を保ちながらアイデンティティ不変な表現特徴をキャプチャし,認識タスクのダウンストリームを支援する,高度な表情埋め込みを事前知識として活用する。 aff-wild2データセットの広範な定量的評価とアブレーション研究により,提案手法の有効性が証明された。

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