論文の概要: Emotion Separation and Recognition from a Facial Expression by
Generating the Poker Face with Vision Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11081v3
- Date: Fri, 9 Jun 2023 09:12:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-12 18:26:24.347686
- Title: Emotion Separation and Recognition from a Facial Expression by
Generating the Poker Face with Vision Transformers
- Title（参考訳）: 視覚変換器を用いたポーカーフェイス生成による表情からの感情分離と認識
- Authors: Jia Li, Jiantao Nie, Dan Guo, Richang Hong, Meng Wang
- Abstract要約: 静的な顔画像から外乱非依存の感情を分離し認識するための新しいFERモデルであるポーカー・フェイス・ビジョン・トランスフォーマー(PF-ViT)を提案する。
PF-ViTは、ペア画像なしで対応するポーカーフェイスを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.67586172996843
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Representation learning and feature disentanglement have recently attracted
much research interests in facial expression recognition. The ubiquitous
ambiguity of emotion labels is detrimental to those methods based on
conventional supervised representation learning. Meanwhile, directly learning
the mapping from a facial expression image to an emotion label lacks explicit
supervision signals of facial details. In this paper, we propose a novel FER
model, called Poker Face Vision Transformer or PF-ViT, to separate and
recognize the disturbance-agnostic emotion from a static facial image via
generating its corresponding poker face without the need for paired images.
Here, we regard an expressive face as the comprehensive result of a set of
facial muscle movements on one's poker face (i.e., emotionless face), inspired
by Facial Action Coding System. The proposed PF-ViT leverages vanilla Vision
Transformers, and are firstly pre-trained as Masked Autoencoders on a large
facial expression dataset without emotion labels, obtaining excellent
representations. It mainly consists of five components: 1) an encoder mapping
the facial expression to a complete representation, 2) a separator decomposing
the representation into an emotional component and an orthogonal residue, 3) a
generator that can reconstruct the expressive face and synthesize the poker
face, 4) a discriminator distinguishing the fake face produced by the
generator, trained adversarially with the encoder and generator, 5) a
classification head recognizing the emotion. Quantitative and qualitative
results demonstrate the effectiveness of our method, which trumps the
state-of-the-art methods on four popular FER testing sets.
- Abstract（参考訳）: 表現学習と特徴のゆがみは、近年、表情認識に多くの研究関心を惹きつけている。
感情ラベルのユビキタスな曖昧さは、従来の教師付き表現学習に基づく手法に有害である。
一方、表情画像から感情ラベルへのマッピングを直接学習するには、顔の詳細の明確な監視信号が欠けている。
本稿では,PF-ViT(Poker Face Vision Transformer)と呼ばれる新しいFERモデルを提案する。
ここでは、表情的顔は、表情行動符号化システムにインスパイアされたポーカー顔(即ち無情顔)の顔面筋運動の集合の包括的結果であると考えている。
提案したPF-ViTは、バニラビジョントランスフォーマーを活用し、感情ラベルのない大きな表情データセット上で、まずMasked Autoencodersとして事前訓練され、優れた表現が得られる。
主に5つの要素からなる。
1)表情を完全な表現にマッピングするエンコーダ
2)表象を感情成分と直交残基に分解する分離器。
3)表現面を再構成してポーカー面を合成できる発電機。
4) コーダ及びジェネレータと敵対的に訓練されたジェネレータによって生成された偽の顔を識別する判別器
5)感情を認識した分類ヘッド。
提案手法の有効性を定量的・定性的に検証し,4つのFERテストセットにおける最先端の手法を実証した。
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