Fugu-MT 論文翻訳(概要): FaceRNET: a Facial Expression Intensity Estimation Network

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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