論文の概要: Uncertain Facial Expression Recognition via Multi-task Assisted
Correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07144v1
- Date: Wed, 14 Dec 2022 10:28:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-15 15:01:49.847703
- Title: Uncertain Facial Expression Recognition via Multi-task Assisted
Correction
- Title（参考訳）: マルチタスクアシスト補正による不確定な表情認識
- Authors: Yang Liu, Xingming Zhang, Janne Kauttonen, and Guoying Zhao
- Abstract要約: MTACと呼ばれる不確実な表情認識に対処するためのマルチタスク支援補正法を提案する。
具体的には、信頼度推定ブロックと重み付け正則化モジュールを用いて、固体試料をハイライトし、バッチ毎に不確かさサンプルを抑圧する。
RAF-DB、AffectNet、AffWild2データセットの実験は、MTACが合成および実際の不確実性に直面した際のベースラインよりも大幅に改善されていることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.02119884581332
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Deep models for facial expression recognition achieve high performance by
training on large-scale labeled data. However, publicly available datasets
contain uncertain facial expressions caused by ambiguous annotations or
confusing emotions, which could severely decline the robustness. Previous
studies usually follow the bias elimination method in general tasks without
considering the uncertainty problem from the perspective of different
corresponding sources. In this paper, we propose a novel method of multi-task
assisted correction in addressing uncertain facial expression recognition
called MTAC. Specifically, a confidence estimation block and a weighted
regularization module are applied to highlight solid samples and suppress
uncertain samples in every batch. In addition, two auxiliary tasks, i.e.,
action unit detection and valence-arousal measurement, are introduced to learn
semantic distributions from a data-driven AU graph and mitigate category
imbalance based on latent dependencies between discrete and continuous
emotions, respectively. Moreover, a re-labeling strategy guided by
feature-level similarity constraint further generates new labels for identified
uncertain samples to promote model learning. The proposed method can flexibly
combine with existing frameworks in a fully-supervised or weakly-supervised
manner. Experiments on RAF-DB, AffectNet, and AffWild2 datasets demonstrate
that the MTAC obtains substantial improvements over baselines when facing
synthetic and real uncertainties and outperforms the state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 表情認識のための深層モデルでは,大規模ラベル付きデータを用いた訓練により高い性能を実現する。
しかし、公開データセットにはあいまいな注釈や混乱した感情によって生じる不確定な表情が含まれており、ロバスト性が著しく低下する可能性がある。
先行研究は通常、異なる対応源の観点から不確実性問題を考えることなく、一般的なタスクにおけるバイアス除去法に従う。
本稿では,MTACと呼ばれる不確実な表情認識に対処するためのマルチタスク支援補正手法を提案する。
具体的には、信頼度推定ブロックと重み付け正則化モジュールを用いて、固体試料をハイライトし、バッチ毎に不確かさサンプルを抑圧する。
さらに、データ駆動型AUグラフから意味分布を学習し、個別感情と連続感情の潜伏依存性に基づいてカテゴリー不均衡を緩和する2つの補助的タスク、すなわち、アクション単位検出と価-覚醒測定を導入する。
さらに、特徴レベルの類似性制約によって導かれる再ラベル戦略により、特定された不確定なサンプルのための新しいラベルが生成され、モデル学習が促進される。
提案手法は,既存のフレームワークと柔軟に組み合わせることができる。
RAF-DB、AffectNet、AffWild2データセットの実験は、MTACが合成的および実際の不確実性に直面した際のベースラインを大幅に改善し、最先端の手法よりも優れていることを示した。
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