論文の概要: Face Trees for Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02487v1
• Date: Sun, 5 Dec 2021 06:35:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 15:01:32.455234
• Title: Face Trees for Expression Recognition
• Title（参考訳）: 表情認識のための顔木
• Authors: Mojtaba Kolahdouzi, Alireza Sepas-Moghaddam, Ali Etemad
• Abstract要約: 表情認識のためのエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。 提案アーキテクチャでは,顔の構造を学習するためのランドマーク位置と,テクスチャ情報を学ぶためのランドマーク周辺のパッチに焦点を当てた2つの主要なストリームが組み込まれている。 AffectNet と FER2013 の2つの大規模顔表情データセットについて広範囲に実験を行い,提案手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.099925083569333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose an end-to-end architecture for facial expression recognition. Our model learns an optimal tree topology for facial landmarks, whose traversal generates a sequence from which we obtain an embedding to feed a sequential learner. The proposed architecture incorporates two main streams, one focusing on landmark positions to learn the structure of the face, while the other focuses on patches around the landmarks to learn texture information. Each stream is followed by an attention mechanism and the outputs are fed to a two-stream fusion component to perform the final classification. We conduct extensive experiments on two large-scale publicly available facial expression datasets, AffectNet and FER2013, to evaluate the efficacy of our approach. Our method outperforms other solutions in the area and sets new state-of-the-art expression recognition rates on these datasets.
• Abstract（参考訳）: 表情認識のためのエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。 モデルでは,顔のランドマークに最適なツリートポロジを学習し,そのトランバーサルがシーケンスを生成して,シーケンシャルな学習者にフィードバックを与える。 提案アーキテクチャでは,顔の構造を学習するためのランドマーク位置に焦点を当てた2つの主要なストリームと,テクスチャ情報を学ぶためのランドマーク周囲のパッチに焦点を当てている。 各ストリームには注意機構が続き、出力は2つのストリーム融合コンポーネントに供給され、最終的な分類を行う。 AffectNet と FER2013 の2つの大規模顔表情データセットについて広範囲に実験を行い,提案手法の有効性を検証した。 提案手法は,この領域における他の解よりも優れ,これらのデータセット上で新しい最先端表現認識率を設定する。

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