論文の概要: Hand-Assisted Expression Recognition Method from Synthetic Images at the Fourth ABAW Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09661v1
• Date: Wed, 20 Jul 2022 05:38:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-21 13:30:41.416666
• Title: Hand-Assisted Expression Recognition Method from Synthetic Images at the Fourth ABAW Challenge
• Title（参考訳）: 第4回ABAWチャレンジにおける合成画像からの手動支援表現認識手法
• Authors: Xiangyu Miao and Jiahe Wang and Yanan Chang and Yi Wu and Shangfei Wang
• Abstract要約: 合成データと実データとのギャップを低減するために,手動による表現認識手法を提案する。 決定モードは2つのモジュールの結果を組み合わせるために使用され、後処理は結果を改善するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.529527087437202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning from synthetic images plays an important role in facial expression recognition task due to the difficulties of labeling the real images, and it is challenging because of the gap between the synthetic images and real images. The fourth Affective Behavior Analysis in-the-wild Competition raises the challenge and provides the synthetic images generated from Aff-Wild2 dataset. In this paper, we propose a hand-assisted expression recognition method to reduce the gap between the synthetic data and real data. Our method consists of two parts: expression recognition module and hand prediction module. Expression recognition module extracts expression information and hand prediction module predicts whether the image contains hands. Decision mode is used to combine the results of two modules, and post-pruning is used to improve the result. F1 score is used to verify the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 合成画像からの学習は,実画像のラベル付けが困難であるため,表情認識タスクにおいて重要な役割を果たす。 第4回Affective Behavior Analysis in-the-Wild Competitionは、Aff-Wild2データセットから生成された合成画像を提供する。 本稿では,合成データと実データとのギャップを低減するために,手動による表現認識手法を提案する。 本手法は表現認識モジュールとハンド予測モジュールの2つの部分からなる。 表情認識モジュールは表現情報を抽出し、ハンド予測モジュールは画像が手を含むかどうかを予測する。 決定モードは2つのモジュールの結果を組み合わせるために使用され、後処理は結果を改善するために使用される。 F1スコアは,本手法の有効性を検証するために用いられる。

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