論文の概要: Facial Emotion Recognition using Deep Residual Networks in Real-World Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02717v1
• Date: Thu, 4 Nov 2021 10:08:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-05 20:17:48.739143
• Title: Facial Emotion Recognition using Deep Residual Networks in Real-World Environments
• Title（参考訳）: 深層ネットワークを用いた実環境における表情認識
• Authors: Panagiotis Tzirakis, D\'enes Boros, Elnar Hajiyev, Bj\"orn W. Schuller
• Abstract要約: そこで本研究では,Wild内および大規模に収集されたビデオデータセットに基づいて訓練された顔特徴抽出モデルを提案する。 データセットは100万のラベル付きフレームと2,616万の被験者で構成されている。 感情認識領域において時間情報は重要であるため、LSTM細胞を用いてデータの時間的ダイナミクスを捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.834678345946704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic affect recognition using visual cues is an important task towards a complete interaction between humans and machines. Applications can be found in tutoring systems and human computer interaction. A critical step towards that direction is facial feature extraction. In this paper, we propose a facial feature extractor model trained on an in-the-wild and massively collected video dataset provided by the RealEyes company. The dataset consists of a million labelled frames and 2,616 thousand subjects. As temporal information is important to the emotion recognition domain, we utilise LSTM cells to capture the temporal dynamics in the data. To show the favourable properties of our pre-trained model on modelling facial affect, we use the RECOLA database, and compare with the current state-of-the-art approach. Our model provides the best results in terms of concordance correlation coefficient.
• Abstract（参考訳）: 視覚手がかりを用いた感情自動認識は,人間と機械の完全なインタラクションに向けた重要な課題である。 応用は、教育システムや人間のコンピュータインタラクションで見ることができる。 その方向に向かう重要なステップは、顔の特徴抽出です。 本稿では,realeyes社が提供する多彩かつ大規模に収集された映像データセットを用いた顔特徴抽出モデルを提案する。 データセットは100万のラベル付きフレームと2,616万のサブジェクトで構成されている。 感情認識領域において時間情報は重要であるため、LSTM細胞を用いてデータの時間的ダイナミクスを捉える。 顔への影響をモデル化するための事前学習モデルの有用性を示すため、RECOLAデータベースを使用し、現在の最先端のアプローチと比較する。 本モデルは,一致相関係数の観点で,最良の結果を与える。

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