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: 翻訳完了
• 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。

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