論文の概要: Causal affect prediction model using a facial image sequence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03886v1
- Date: Thu, 8 Jul 2021 15:13:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-09 13:26:11.180878
- Title: Causal affect prediction model using a facial image sequence
- Title（参考訳）: 顔画像系列を用いた因果影響予測モデル
- Authors: Geesung Oh, Euiseok Jeong and Sejoon Lim
- Abstract要約: 本稿では、過去の顔画像のみを用いて、対応する感情価と覚醒を予測する因果感情予測ネットワーク(CAPNet)を提案する。
我々は、よく訓練されたCAPNetが、ABAW2コンペティション(Affective Behavior Analysis in-the-wild)の第2チャレンジのベースラインより優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Among human affective behavior research, facial expression recognition
research is improving in performance along with the development of deep
learning. However, for improved performance, not only past images but also
future images should be used along with corresponding facial images, but there
are obstacles to the application of this technique to real-time environments.
In this paper, we propose the causal affect prediction network (CAPNet), which
uses only past facial images to predict corresponding affective valence and
arousal. We train CAPNet to learn causal inference between past images and
corresponding affective valence and arousal through supervised learning by
pairing the sequence of past images with the current label using the Aff-Wild2
dataset. We show through experiments that the well-trained CAPNet outperforms
the baseline of the second challenge of the Affective Behavior Analysis
in-the-wild (ABAW2) Competition by predicting affective valence and arousal
only with past facial images one-third of a second earlier. Therefore, in
real-time application, CAPNet can reliably predict affective valence and
arousal only with past data.
- Abstract（参考訳）: 人間の感情行動研究の中で, 表情認識研究は, 深層学習の発展とともに, 性能の向上に寄与している。
しかし、性能向上のためには、過去の画像だけでなく、将来の画像も対応する顔画像とともに使用すべきであり、リアルタイム環境へのこの技術の適用には障害がある。
本稿では,過去の顔画像のみを用いた感情的感情と覚醒の予測を行うcausal affect prediction network(capnet)を提案する。
aff-wild2データセットを用いて過去の画像のシーケンスと現在のラベルを組み合わせることで、教師付き学習を通じて過去の画像とそれに対応する感情的ヴァレンスと覚醒の間の因果推論を学ぶようにcapnetを訓練する。
本研究は,前者の顔画像の3分の1でのみ情緒的ヴァレンスと覚醒を予測し,情緒的行動分析(abaw2)コンペティションにおける第2の課題のベースラインを,よく訓練されたcapnetが上回ることを示す実験である。
したがって、リアルタイムアプリケーションでは、CAPNetは過去のデータでのみ感情価と覚醒を確実に予測できる。
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