Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Ensemble Approach for Facial Expression Analysis in Video

論文の概要: An Ensemble Approach for Facial Expression Analysis in Video

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12891v1
Date: Thu, 24 Mar 2022 07:25:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-25 22:43:07.095227
Title: An Ensemble Approach for Facial Expression Analysis in Video
Title（参考訳）: ビデオにおける表情分析のためのアンサンブルアプローチ
Authors: Hong-Hai Nguyen and Van-Thong Huynh and Soo-Hyung Kim
Abstract要約: 本稿では,ABAW3 2022の課題について紹介する。論文は問題の解決に焦点を当てている。価-覚醒推定とアクションユニット検出。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.363490780925308
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Human emotions recognization contributes to the development of human-computer interaction. The machines understanding human emotions in the real world will significantly contribute to life in the future. This paper will introduce the Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW3) 2022 challenge. The paper focuses on solving the problem of the valence-arousal estimation and action unit detection. For valence-arousal estimation, we conducted two stages: creating new features from multimodel and temporal learning to predict valence-arousal. First, we make new features; the Gated Recurrent Unit (GRU) and Transformer are combined using a Regular Networks (RegNet) feature, which is extracted from the image. The next step is the GRU combined with Local Attention to predict valence-arousal. The Concordance Correlation Coefficient (CCC) was used to evaluate the model.
Abstract（参考訳）: 人間の感情認識は、人間とコンピュータの相互作用の発展に寄与する。現実世界の人間の感情を理解する機械は、未来の生活に大きく貢献するだろう。本稿では,愛着行動分析 in-the-wild (abaw3) 2022 challengeを紹介する。本稿では,valence-arousal estimation と action unit detection の問題を解決することに焦点を当てた。 valence-arousal推定には,マルチモデルによる新機能の作成と,valence-arousalを予測するための時間学習という2つのステージがあった。まず、GRU(Gated Recurrent Unit)とTransformerを、画像から抽出した正規ネットワーク(RegNet)機能を使って組み合わせる。次のステップは、valence-arousalを予測するために、gruとローカルな注意を組み合わせることです。モデルの評価にはCCC(Concordance correlation Coefficient)が用いられた。

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