論文の概要: Video-based Facial Micro-Expression Analysis: A Survey of Datasets, Features and Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12728v1
• Date: Sun, 30 Jan 2022 05:14:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 17:04:39.773977
• Title: Video-based Facial Micro-Expression Analysis: A Survey of Datasets, Features and Algorithms
• Title（参考訳）: ビデオによる顔のマイクロ圧縮分析:データセット,特徴,アルゴリズムの調査
• Authors: Xianye Ben and Yi Ren and Junping Zhang and Su-Jing Wang and Kidiyo Kpalma, Weixiao Meng and Yong-Jin Liu
• Abstract要約: マイクロ表現は不随意かつ過渡的な表情である。 嘘検出や犯罪検出など、幅広い応用において重要な情報を提供することができる。 マイクロ表現は過渡的で低強度であるため、検出と認識は困難であり、専門家の経験に大きく依存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.58031087639394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unlike the conventional facial expressions, micro-expressions are involuntary and transient facial expressions capable of revealing the genuine emotions that people attempt to hide. Therefore, they can provide important information in a broad range of applications such as lie detection, criminal detection, etc. Since micro-expressions are transient and of low intensity, however, their detection and recognition is difficult and relies heavily on expert experiences. Due to its intrinsic particularity and complexity, video-based micro-expression analysis is attractive but challenging, and has recently become an active area of research. Although there have been numerous developments in this area, thus far there has been no comprehensive survey that provides researchers with a systematic overview of these developments with a unified evaluation. Accordingly, in this survey paper, we first highlight the key differences between macro- and micro-expressions, then use these differences to guide our research survey of video-based micro-expression analysis in a cascaded structure, encompassing the neuropsychological basis, datasets, features, spotting algorithms, recognition algorithms, applications and evaluation of state-of-the-art approaches. For each aspect, the basic techniques, advanced developments and major challenges are addressed and discussed. Furthermore, after considering the limitations of existing micro-expression datasets, we present and release a new dataset - called micro-and-macro expression warehouse (MMEW) - containing more video samples and more labeled emotion types. We then perform a unified comparison of representative methods on CAS(ME)2 for spotting, and on MMEW and SAMM for recognition, respectively. Finally, some potential future research directions are explored and outlined.
• Abstract（参考訳）: 従来の表情とは異なり、マイクロ表現は不随意かつ過渡的な表情であり、人々が隠そうとする真の感情を明らかにすることができる。 したがって、嘘検出や犯罪検出など、幅広い応用において重要な情報を提供することができる。 しかし、マイクロ表現は過渡的で低強度であるため、検出と認識は困難であり、専門家の経験に大きく依存している。 その固有の特異性と複雑さのため、ビデオベースのマイクロ圧縮分析は魅力的だが困難であり、近年は研究の活発な領域となっている。 この分野では数多くの開発が続けられているが、これまでのところ、これらの開発を体系的に概観する総合的な調査は行われていない。 そこで本研究では,まず,マクロ表現とマイクロ表現の大きな違いを強調し,その違いを,脳心理学的基盤,データセット,特徴量,スポッティングアルゴリズム,認識アルゴリズム,応用,最先端アプローチの評価を含む,カスケード構造におけるビデオベースのマイクロ表現解析の研究のガイドに利用する。 それぞれの側面において、基本的な技術、高度な開発、そして大きな課題に対処し、議論する。 さらに,既存のマイクロ表現データセットの制限を考慮した上で,新たなデータセットであるmicro-and-macro expression warehouse (mmew) を提示し,公開する。 次に、スポッティングのためのCAS(ME)2と、認識のためのMMEWとSAMMに代表法を統一的に比較する。 最後に、将来の研究の方向性を探究し、概説する。

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