論文の概要: NR-DFERNet: Noise-Robust Network for Dynamic Facial Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04975v1
• Date: Fri, 10 Jun 2022 10:17:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-13 15:08:06.386772
• Title: NR-DFERNet: Noise-Robust Network for Dynamic Facial Expression Recognition
• Title（参考訳）: NR-DFERNet:動的顔表情認識のためのノイズロバストネットワーク
• Authors: Hanting Li, Mingzhe Sui, Zhaoqing Zhu, and Feng zhao
• Abstract要約: DFERタスクにおけるノイズフレームの干渉を低減するために、ノイズロスト動的表情認識ネットワーク(NR-DFERNet)を提案する。 具体的には、空間的段階において、より識別的な空間的特徴を学習するために静的特徴に動的特徴を導入する動的静的融合モジュール(DSF)を考案する。 対象の無関係なフレームの影響を抑えるために,時間段階の変換器に新しい動的クラストークン(DCT)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8604727699812171
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic facial expression recognition (DFER) in the wild is an extremely challenging task, due to a large number of noisy frames in the video sequences. Previous works focus on extracting more discriminative features, but ignore distinguishing the key frames from the noisy frames. To tackle this problem, we propose a noise-robust dynamic facial expression recognition network (NR-DFERNet), which can effectively reduce the interference of noisy frames on the DFER task. Specifically, at the spatial stage, we devise a dynamic-static fusion module (DSF) that introduces dynamic features to static features for learning more discriminative spatial features. To suppress the impact of target irrelevant frames, we introduce a novel dynamic class token (DCT) for the transformer at the temporal stage. Moreover, we design a snippet-based filter (SF) at the decision stage to reduce the effect of too many neutral frames on non-neutral sequence classification. Extensive experimental results demonstrate that our NR-DFERNet outperforms the state-of-the-art methods on both the DFEW and AFEW benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 野生の動的表情認識(dfer)は、ビデオシーケンスのノイズの多いフレームが多いため、非常に難しい課題である。 以前の研究はより差別的な特徴の抽出に重点を置いていたが、ノイズの多いフレームと鍵フレームの区別は無視した。 この問題に対処するために、DFERタスクにおけるノイズフレームの干渉を効果的に軽減できるノイズロスト動的表情認識ネットワーク(NR-DFERNet)を提案する。 具体的には,より識別的な空間的特徴を学ぶために動的特徴を静的特徴に導入する動的静的融合モジュール(dsf)を開発した。 対象の無関係フレームの影響を抑制するために, 変圧器用の新しい動的クラストークン(dct)を時間段階に導入する。 さらに,非ニュートラルシーケンス分類における中性フレームの多さの影響を低減するために,決定段階でスニペットベースフィルタ(SF)を設計する。 我々のNR-DFERNetはDFEWとAFEWのベンチマークで最先端の手法よりも優れていた。

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