論文の概要: Transformer-based Multimodal Information Fusion for Facial Expression
Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12367v1
- Date: Wed, 23 Mar 2022 12:38:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-24 15:20:50.818957
- Title: Transformer-based Multimodal Information Fusion for Facial Expression
Analysis
- Title（参考訳）: 顔表情解析のためのトランスフォーマー型マルチモーダル情報融合
- Authors: Wei Zhang, Zhimeng Zhang, Feng Qiu, Suzhen Wang, Bowen Ma, Hao Zeng,
Rudong An, Yu Ding
- Abstract要約: CVPR2022 Competition on Affective Behavior Analysis in-wild (ABAW) において,4つの競争課題を定義した。
利用可能なマルチモーダル情報は、ビデオにおける音声語、音声韻律、および視覚表現から構成される。
本研究は,上記マルチモーダル情報の融合を実現するために,トランスフォーマーをベースとした4つのネットワークフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.548915939047305
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Facial expression analysis has been a crucial research problem in the
computer vision area. With the recent development of deep learning techniques
and large-scale in-the-wild annotated datasets, facial expression analysis is
now aimed at challenges in real world settings. In this paper, we introduce our
submission to CVPR2022 Competition on Affective Behavior Analysis in-the-wild
(ABAW) that defines four competition tasks, including expression
classification, action unit detection, valence-arousal estimation, and a
multi-task-learning. The available multimodal information consist of spoken
words, speech prosody, and visual expression in videos. Our work proposes four
unified transformer-based network frameworks to create the fusion of the above
multimodal information. The preliminary results on the official Aff-Wild2
dataset are reported and demonstrate the effectiveness of our proposed method.
- Abstract（参考訳）: 表情解析はコンピュータビジョン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と大規模インザワイルドアノテートデータセットの発達により、表情分析は現実の環境での課題に向けられている。
本稿では,表現分類,行動単位検出,ヴァレンス・覚醒推定,マルチタスク学習の4つの課題を定義した,愛着的行動分析(abaw)に関するcvpr2022コンペティションについて紹介する。
利用可能なマルチモーダル情報は、ビデオにおける音声語、音声韻律、および視覚表現から構成される。
本稿では,上述のマルチモーダル情報の融合を実現するために,トランスフォーマティブベースのネットワークフレームワークを4つ提案する。
aff-wild2データセットの予備結果を報告し,提案手法の有効性を実証した。
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