論文の概要: FaceRNET: a Facial Expression Intensity Estimation Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00180v1
- Date: Wed, 1 Mar 2023 02:14:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-02 16:19:37.252661
- Title: FaceRNET: a Facial Expression Intensity Estimation Network
- Title(参考訳): FaceRNET: 表情強度推定ネットワーク
- Authors: Dimitrios Kollias, Andreas Psaroudakis, Anastasios Arsenos, Paraskeui
Theofilou
- Abstract要約: 本稿では,映像からの表情強度推定手法を提案する。
i) 各ビデオフレームから様々な感情記述子を抽出する表現抽出ネットワーク、(i)データ中の時間情報をキャプチャするRNN、(i)マスク層。
このアプローチは、優れた結果をもたらすHume-Reactionデータセットでテストされている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.218310734431843
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper presents our approach for Facial Expression Intensity Estimation
from videos. It includes two components: i) a representation extractor network
that extracts various emotion descriptors (valence-arousal, action units and
basic expressions) from each videoframe; ii) a RNN that captures temporal
information in the data, followed by a mask layer which enables handling
varying input video lengths through dynamic routing. This approach has been
tested on the Hume-Reaction dataset yielding excellent results.
- Abstract(参考訳): 本稿では,映像からの表情強度推定手法を提案する。
これには2つのコンポーネントが含まれる。
一 ビデオフレームごとに様々な感情記述子(価刺激、行動単位及び基本表現)を抽出する表現抽出ネットワーク
二 データ中の時間情報をキャプチャするRNN、次いで動的ルーティングによる様々な入力ビデオ長の処理を可能にするマスク層。
このアプローチは、優れた結果をもたらすHume-Reactionデータセットでテストされている。
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