論文の概要: Deep Insights of Learning based Micro Expression Recognition: A
Perspective on Promises, Challenges and Research Needs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04935v1
- Date: Mon, 10 Oct 2022 18:08:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 16:04:58.511533
- Title: Deep Insights of Learning based Micro Expression Recognition: A
Perspective on Promises, Challenges and Research Needs
- Title（参考訳）: 学習に基づくマイクロ表現認識の深い洞察: 約束,挑戦,研究ニーズの展望
- Authors: Monu Verma, Santosh Kumar Vipparthi, and Girdhari Singh
- Abstract要約: マイクロ表現認識(MER)の高性能化のために,Deep Learning(DL)に基づく技術が採用されている。
本稿では, ネットワークモデル設計, 実験戦略, 課題, 研究ニーズの約束を視点として, DLベースのMERフレームワークに関する深い洞察を提供することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.218497970427467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Micro expression recognition (MER) is a very challenging area of research due
to its intrinsic nature and fine-grained changes. In the literature, the
problem of MER has been solved through handcrafted/descriptor-based techniques.
However, in recent times, deep learning (DL) based techniques have been adopted
to gain higher performance for MER. Also, rich survey articles on MER are
available by summarizing the datasets, experimental settings, conventional and
deep learning methods. In contrast, these studies lack the ability to convey
the impact of network design paradigms and experimental setting strategies for
DL-based MER. Therefore, this paper aims to provide a deep insight into the
DL-based MER frameworks with a perspective on promises in network model
designing, experimental strategies, challenges, and research needs. Also, the
detailed categorization of available MER frameworks is presented in various
aspects of model design and technical characteristics. Moreover, an empirical
analysis of the experimental and validation protocols adopted by MER methods is
presented. The challenges mentioned earlier and network design strategies may
assist the affective computing research community in forging ahead in MER
research. Finally, we point out the future directions, research needs, and draw
our conclusions.
- Abstract（参考訳）: マイクロ表現認識(MER)はその本質的な性質と微細な変化のために非常に困難な研究領域である。
文献では,merの問題は手作り/ディスクリプタベースの手法によって解決されている。
しかし,近年,MERの性能向上のために,ディープラーニング(DL)に基づく手法が採用されている。
また、MERに関する豊富な調査記事は、データセット、実験的な設定、従来のおよびディープラーニングメソッドを要約することで利用可能である。
対照的に、これらの研究は、DLベースのMERの実験的な設定戦略とネットワーク設計パラダイムの影響を伝達する能力に欠ける。
そこで本稿は,ネットワークモデル設計,実験戦略,課題,研究ニーズの約束を視点として,DLベースのMERフレームワークに関する深い洞察を提供することを目的とする。
また、利用可能なMERフレームワークの詳細な分類は、モデル設計と技術的な特性の様々な側面で述べられている。
さらに,mer法で採用されている実験プロトコルと検証プロトコルの実証分析を行った。
先に述べた課題とネットワーク設計戦略は、mer研究の先駆的なコンピューティング研究コミュニティを支援するかもしれない。
最後に、今後の方向性、研究ニーズを指摘し、結論を導きます。
関連論文リスト
- Model Inversion Attacks: A Survey of Approaches and Countermeasures [59.986922963781]
近年、新しいタイプのプライバシ攻撃であるモデル反転攻撃(MIA)は、トレーニングのためのプライベートデータの機密性を抽出することを目的としている。
この重要性にもかかわらず、総合的な概要とMIAに関する深い洞察を提供する体系的な研究が欠如している。
本調査は、攻撃と防御の両方において、最新のMIA手法を要約することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-15T08:09:28Z) - From Linguistic Giants to Sensory Maestros: A Survey on Cross-Modal Reasoning with Large Language Models [56.9134620424985]
クロスモーダル推論(CMR)は、より高度な人工知能システムへの進化における重要な能力として、ますます認識されている。
CMRタスクに取り組むためにLLM(Large Language Models)をデプロイする最近のトレンドは、その有効性を高めるためのアプローチの新たな主流となっている。
本調査では,LLMを用いてCMRで適用された現在の方法論を,詳細な3階層分類に分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-19T02:51:54Z) - Retrieval-Enhanced Machine Learning: Synthesis and Opportunities [60.34182805429511]
検索エンハンスメントは機械学習(ML)の幅広い範囲に拡張できる
この研究は、MLの様々な領域の文献を、現在の文献から欠落している一貫した表記で合成することで、このパラダイムの正式なフレームワークであるRetrieval-Enhanced Machine Learning (REML)を導入する。
本研究の目的は、様々な分野の研究者に対して、検索強化モデルの包括的、正式に構造化された枠組みを付与し、学際的な将来の研究を促進することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T20:01:21Z) - A Reliable Knowledge Processing Framework for Combustion Science using
Foundation Models [0.0]
この研究は、多様な燃焼研究データを処理し、実験研究、シミュレーション、文献にまたがるアプローチを導入している。
開発されたアプローチは、データのプライバシと精度を最適化しながら、計算と経済の費用を最小化する。
このフレームワークは、最小限の人間の監視で、常に正確なドメイン固有の応答を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-31T17:15:25Z) - Masked Modeling for Self-supervised Representation Learning on Vision
and Beyond [69.64364187449773]
仮面モデリングは、トレーニング中に比例的にマスキングされる元のデータの一部を予測する、独特なアプローチとして現れてきた。
マスクモデリングにおけるテクニックの詳細については,多様なマスキング戦略,ターゲット回復,ネットワークアーキテクチャなどについて詳述する。
我々は、現在の手法の限界について議論し、マスクモデリング研究を進めるためのいくつかの道のりを指摘した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-31T12:03:21Z) - A Survey on Interpretable Cross-modal Reasoning [64.37362731950843]
マルチメディア分析から医療診断に至るまで、クロスモーダル推論(CMR)が重要な分野として浮上している。
この調査は、解釈可能なクロスモーダル推論(I-CMR)の領域を掘り下げる
本調査では,I-CMRの3段階分類法について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-05T05:06:48Z) - A Survey on Few-Shot Class-Incremental Learning [11.68962265057818]
FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、ディープニューラルネットワークが新しいタスクを学習する上で重要な課題である。
本稿では, FSCILに関する包括的調査を行う。
FSCILはコンピュータビジョンの様々な分野で大きな成果を上げている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-17T10:15:08Z) - Deep Learning based Micro-expression Recognition: A Survey [34.14579226321051]
マイクロ・エクスプレッション(ME)は、高い状況下での人々の隠れた感情を明らかにする不随意の顔の動きである。
様々な分野におけるディープラーニング(DL)の成功により、ニューラルネットワークはMERへの関心が高まっている。
本調査は, DLに基づくMERのすべての側面を包含する, この分野の新しい分類法を定義する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-06T18:05:52Z) - Deep Learning Schema-based Event Extraction: Literature Review and
Current Trends [60.29289298349322]
ディープラーニングに基づくイベント抽出技術が研究ホットスポットとなっている。
本稿では,ディープラーニングモデルに焦点をあて,最先端のアプローチを見直し,そのギャップを埋める。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-05T16:32:45Z) - Deep Learning for Road Traffic Forecasting: Does it Make a Difference? [6.220008946076208]
本稿では,このITS研究領域におけるDeep Learningの活用に言及した技術の現状を批判的に分析することに焦点を当てる。
後続の批判分析は、交通予測のためのディープラーニングの問題について、質問を定式化し、必要な議論を引き起こす。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-02T15:56:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。