論文の概要: Multi-task Cross Attention Network in Facial Behavior Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10293v1
- Date: Thu, 21 Jul 2022 04:07:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-22 12:54:47.897150
- Title: Multi-task Cross Attention Network in Facial Behavior Analysis
- Title（参考訳）: 顔行動分析におけるマルチタスククロスアテンションネットワーク
- Authors: Dang-Khanh Nguyen, Sudarshan Pant, Ngoc-Huynh Ho, Guee-Sang Lee,
Soo-Huyng Kim, Hyung-Jeong Yang
- Abstract要約: 本研究は, 実環境における感情行動分析におけるマルチタスク学習の課題に対する解決策を提案する。
課題は、アクション単位の検出、表情認識、および原子価-覚醒推定の3つのタスクの組み合わせである。
マルチタスク学習性能向上のためのクロスアテンテートモジュールを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.910908058662372
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Facial behavior analysis is a broad topic with various categories such as
facial emotion recognition, age and gender recognition, ... Many studies focus
on individual tasks while the multi-task learning approach is still open and
requires more research. In this paper, we present our solution and experiment
result for the Multi-Task Learning challenge of the Affective Behavior Analysis
in-the-wild competition. The challenge is a combination of three tasks: action
unit detection, facial expression recognition and valance-arousal estimation.
To address this challenge, we introduce a cross-attentive module to improve
multi-task learning performance. Additionally, a facial graph is applied to
capture the association among action units. As a result, we achieve the
evaluation measure of 1.24 on the validation data provided by the organizers,
which is better than the baseline result of 0.30.
- Abstract（参考訳）: 顔の行動分析は、顔の感情認識、年齢、性別認識など、さまざまなカテゴリの幅広いトピックである。
多くの研究は個々のタスクに焦点を当てているが、マルチタスク学習アプローチはまだオープンであり、より多くの研究が必要である。
本稿では,本研究の課題である「感情行動分析」におけるマルチタスク学習の課題に対する解決策と実験結果について述べる。
課題は、アクションユニット検出、表情認識、ヴァランス・覚醒推定の3つのタスクの組み合わせである。
この課題に対処するため,マルチタスク学習性能を向上させるクロスアテンテートモジュールを提案する。
さらに、アクションユニット間の関連を捉えるために、顔グラフを適用する。
その結果,オーガナイザが提供した検証データに対して,0.30のベースライン結果よりも優れた1.24の評価値が得られた。
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