論文の概要: Causal Intervention for Subject-Deconfounded Facial Action Unit Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07935v2
- Date: Wed, 3 Apr 2024 02:27:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 23:57:15.418595
- Title: Causal Intervention for Subject-Deconfounded Facial Action Unit Recognition
- Title(参考訳): 顔面行動単位認識のための因果的介入
- Authors: Yingjie Chen, Diqi Chen, Tao Wang, Yizhou Wang, Yun Liang,
- Abstract要約: 本稿では,主観的不変な顔行動単位認識のための因果推論フレームワークを提案する。
顔画像,被験者,潜伏AU意味関係,推定AU発生確率の因果関係を定式化する。
BP4DとdisFAという2つのAUベンチマークデータセットを用いて行った実験は、我々のCISの有効性を示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.261599235264118
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Subject-invariant facial action unit (AU) recognition remains challenging for the reason that the data distribution varies among subjects. In this paper, we propose a causal inference framework for subject-invariant facial action unit recognition. To illustrate the causal effect existing in AU recognition task, we formulate the causalities among facial images, subjects, latent AU semantic relations, and estimated AU occurrence probabilities via a structural causal model. By constructing such a causal diagram, we clarify the causal effect among variables and propose a plug-in causal intervention module, CIS, to deconfound the confounder \emph{Subject} in the causal diagram. Extensive experiments conducted on two commonly used AU benchmark datasets, BP4D and DISFA, show the effectiveness of our CIS, and the model with CIS inserted, CISNet, has achieved state-of-the-art performance.
- Abstract(参考訳): データ分布が被験者によって異なる理由から、AU認識は依然として困難である。
本稿では,主観的不変な顔行動単位認識のための因果推論フレームワークを提案する。
AU認識タスクに存在する因果効果を説明するために, 顔画像, 被写体, 潜在AU意味関係, 推定AU発生確率を構造因果モデルを用いて定式化する。
このような因果ダイアグラムを構築することにより、変数間の因果効果を明確にし、因果ダイアグラムの共創者 \emph{Subject} を分解するプラグイン因果介入モジュール CIS を提案する。
BP4D と DISFA という2つのAUベンチマークデータセットを用いて行った大規模な実験は、我々の CIS の有効性を示し、CISNet を挿入したモデルは最先端の性能を達成した。
関連論文リスト
- Estimating the Causal Effects of Natural Logic Features in Transformer-Based NLI Models [16.328341121232484]
文脈介入の効果を測定するために因果効果推定手法を適用した。
本研究はトランスフォーマーの無関係な変化に対する堅牢性と影響の高い変化に対する感受性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-03T10:22:35Z) - Identifiable Latent Polynomial Causal Models Through the Lens of Change [85.67870425656368]
因果表現学習は、観測された低レベルデータから潜在的な高レベル因果表現を明らかにすることを目的としている。
主な課題の1つは、識別可能性(identifiability)として知られるこれらの潜伏因果モデルを特定する信頼性の高い保証を提供することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T07:46:10Z) - General Identifiability and Achievability for Causal Representation
Learning [33.80247458590611]
本稿では,潜伏因果グラフにおけるノード毎の2つのハードアンカップリング介入を用いて,識別可能性と達成性を評価する。
同定可能性について,未結合の介入の下で潜伏因果モデルと変数の完全回復が保証されることを示す。
さらに、この分析は、2つのハードカップリングされた介入に対して、同一ノードが介在する2つの環境に関するメタデータが知られている場合に、識別可能性の結果を回復する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T01:47:44Z) - Context De-confounded Emotion Recognition [12.037240778629346]
コンテキストアウェア感情認識(CAER)は、対象者の感情状態を文脈情報で知覚することを目的としている。
長年見過ごされてきた問題は、既存のデータセットのコンテキストバイアスが感情状態のかなり不均衡な分布をもたらすことである。
本稿では、そのようなバイアスの影響からモデルを切り離し、CAERタスクにおける変数間の因果関係を定式化する因果関係に基づく視点を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-21T15:12:20Z) - CausalDialogue: Modeling Utterance-level Causality in Conversations [83.03604651485327]
クラウドソーシングを通じて、CausalDialogueという新しいデータセットをコンパイルし、拡張しました。
このデータセットは、有向非巡回グラフ(DAG)構造内に複数の因果効果対を含む。
ニューラル会話モデルの訓練における発話レベルにおける因果性の影響を高めるために,Exponential Average Treatment Effect (ExMATE) と呼ばれる因果性強化手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T18:31:50Z) - Effect Identification in Cluster Causal Diagrams [51.42809552422494]
クラスタ因果図(略してC-DAG)と呼ばれる新しいタイプのグラフィカルモデルを導入する。
C-DAGは、限定された事前知識に基づいて変数間の関係を部分的に定義することができる。
我々はC-DAGに対する因果推論のための基礎と機械を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-22T21:27:31Z) - Fair SA: Sensitivity Analysis for Fairness in Face Recognition [1.7149364927872013]
汎用フレームワークの形で頑健性に基づく新しい公正性評価を提案する。
我々は、一般的な顔認識モデルの性能を分析し、画像が摂動状態にある場合、ある種のサブグループが不利であることを実証的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T01:16:09Z) - Towards Principled Causal Effect Estimation by Deep Identifiable Models [21.33872753593482]
本研究では, 未観測条件下での処理効果 (TE) の推定について検討する。
本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)の新たな変種であるIntact-VAEを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-30T12:19:45Z) - Disentangling Observed Causal Effects from Latent Confounders using
Method of Moments [67.27068846108047]
我々は、軽度の仮定の下で、識別性と学習可能性に関する保証を提供する。
我々は,線形制約付き結合テンソル分解に基づく効率的なアルゴリズムを開発し,スケーラブルで保証可能な解を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-17T07:48:45Z) - CausalVAE: Structured Causal Disentanglement in Variational Autoencoder [52.139696854386976]
変分オートエンコーダ(VAE)の枠組みは、観測から独立した因子をアンタングルするために一般的に用いられる。
本稿では, 因果内因性因子を因果内因性因子に変換する因果層を含むVOEベースの新しいフレームワークCausalVAEを提案する。
その結果、CausalVAEが学習した因果表現は意味論的に解釈可能であり、DAG(Directed Acyclic Graph)としての因果関係は精度良く同定された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-18T20:09:34Z) - A Critical View of the Structural Causal Model [89.43277111586258]
相互作用を全く考慮せずに原因と効果を識別できることが示される。
本稿では,因果モデルの絡み合った構造を模倣する新たな逆行訓練法を提案する。
我々の多次元手法は, 合成および実世界の両方のデータセットにおいて, 文献的手法よりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-23T22:52:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。