Fugu-MT 論文翻訳(概要): More comprehensive facial inversion for more effective expression recognition

論文の概要: More comprehensive facial inversion for more effective expression recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13564v1
Date: Thu, 24 Nov 2022 12:31:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-28 16:35:57.577709
Title: More comprehensive facial inversion for more effective expression recognition
Title（参考訳）: より効果的な表情認識のためのより包括的な顔の反転
Authors: Jiawei Mao, Guangyi Zhao, Yuanqi Chang, Xuesong Yin, Xiaogang Peng, Rui Xu
Abstract要約: IFER(Inversion FER)と呼ばれるFERタスクの画像反転機構に基づく新しい生成手法を提案する。 ASITは、分布アライメント損失に制約された、ソースと生成された画像間のセマンティック特徴のコサイン類似度を測定する画像反転判別器を備えている。 FFHQやCelebA-HQなどの顔データセット上でASITを広範囲に評価し,現状の顔インバージョン性能を実現する方法を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.102564078640274
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Facial expression recognition (FER) plays a significant role in the ubiquitous application of computer vision. We revisit this problem with a new perspective on whether it can acquire useful representations that improve FER performance in the image generation process, and propose a novel generative method based on the image inversion mechanism for the FER task, termed Inversion FER (IFER). Particularly, we devise a novel Adversarial Style Inversion Transformer (ASIT) towards IFER to comprehensively extract features of generated facial images. In addition, ASIT is equipped with an image inversion discriminator that measures the cosine similarity of semantic features between source and generated images, constrained by a distribution alignment loss. Finally, we introduce a feature modulation module to fuse the structural code and latent codes from ASIT for the subsequent FER work. We extensively evaluate ASIT on facial datasets such as FFHQ and CelebA-HQ, showing that our approach achieves state-of-the-art facial inversion performance. IFER also achieves competitive results in facial expression recognition datasets such as RAF-DB, SFEW and AffectNet. The code and models are available at https://github.com/Talented-Q/IFER-master.
Abstract（参考訳）: 表情認識(FER)はコンピュータビジョンのユビキタス応用において重要な役割を果たしている。画像生成プロセスにおいて、FER性能を向上させる有用な表現を得ることができるかという新たな視点でこの問題を再考し、IFER(Inversion FER)と呼ばれるFERタスクの画像反転機構に基づく新しい生成手法を提案する。特に, 顔画像の特徴を包括的に抽出するために, IFER に対する新しい適応型逆変換器 (ASIT) を考案した。さらに、ASITは、分布アライメント損失に制約された、ソースと生成された画像間のセマンティック特徴のコサイン類似度を測定する画像反転判別器を備えている。最後に,後続のFER処理のためにASITから構造コードと潜伏コードとを融合させる機能変調モジュールを導入する。 FFHQやCelebA-HQなどの顔データセット上でASITを広範囲に評価し,現状の顔インバージョン性能を実現する方法を示した。 IFERはまた、RAF-DB、SFEW、AffectNetといった表情認識データセットの競合的な結果も達成している。コードとモデルはhttps://github.com/Talented-Q/IFER-masterで入手できる。

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