論文の概要: Optimal Transport-based Identity Matching for Identity-invariant Facial Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12172v1
• Date: Sun, 25 Sep 2022 07:30:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 16:14:59.068741
• Title: Optimal Transport-based Identity Matching for Identity-invariant Facial Expression Recognition
• Title（参考訳）: 同一性不変顔表情認識のための最適移動ベースIDマッチング
• Authors: Daeha Kim and Byung Cheol Song
• Abstract要約: アイデンティティ不変な表情認識(FER)は、コンピュータビジョンの課題のひとつだ。 本稿では,特定のマッチングプロセスを通じて探索された類似表現のペアを利用して,同一性間の変動を定量化する。 提案手法は,他のモデルに簡単に接続できるだけでなく,計算オーバーヘッドも許容できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.072870202596725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identity-invariant facial expression recognition (FER) has been one of the challenging computer vision tasks. Since conventional FER schemes do not explicitly address the inter-identity variation of facial expressions, their neural network models still operate depending on facial identity. This paper proposes to quantify the inter-identity variation by utilizing pairs of similar expressions explored through a specific matching process. We formulate the identity matching process as an Optimal Transport (OT) problem. Specifically, to find pairs of similar expressions from different identities, we define the inter-feature similarity as a transportation cost. Then, optimal identity matching to find the optimal flow with minimum transportation cost is performed by Sinkhorn-Knopp iteration. The proposed matching method is not only easy to plug in to other models, but also requires only acceptable computational overhead. Extensive simulations prove that the proposed FER method improves the PCC/CCC performance by up to 10\% or more compared to the runner-up on wild datasets. The source code and software demo are available at https://github.com/kdhht2334/ELIM_FER.
• Abstract（参考訳）: アイデンティティ不変な表情認識(FER)は、コンピュータビジョンの課題のひとつだ。 従来のFERスキームは、表情の同一性間の変動に明示的に対処していないため、ニューラルネットワークモデルはまだ顔の同一性に依存している。 本稿では,特定のマッチングプロセスを通じて探索された類似表現のペアを利用して,同一性間の変動を定量化する。 同一性マッチングプロセスを最適輸送(OT)問題として定式化する。 具体的には、異なるアイデンティティから類似表現のペアを見つけるために、機能間類似性を輸送コストとして定義する。 次に,Sinkhorn-Knopp繰り返しにより,最小輸送コストで最適流れを求めるための最適同一性マッチングを行う。 提案手法は他のモデルへの接続が容易であるだけでなく、許容される計算オーバーヘッドも必要である。 大規模シミュレーションにより,提案手法は野生データセットの次点に比べてpcc/ccc性能を最大10\%向上できることが証明された。 ソースコードとソフトウェアデモはhttps://github.com/kdhht2334/ELIM_FERで公開されている。

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