Fugu-MT 論文翻訳(概要): SimFLE: Simple Facial Landmark Encoding for Self-Supervised Facial Expression Recognition in the Wild

論文の概要: SimFLE: Simple Facial Landmark Encoding for Self-Supervised Facial Expression Recognition in the Wild

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07648v1
Date: Tue, 14 Mar 2023 06:30:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-15 16:16:38.321756
Title: SimFLE: Simple Facial Landmark Encoding for Self-Supervised Facial Expression Recognition in the Wild
Title（参考訳）: simfle: 野生の自己教師付き表情認識のための簡単な顔ランドマーク符号化
Authors: Jiyong Moon and Seongsik Park
Abstract要約: 顔のランドマークの効果的な符号化を学習できる自己教師型簡易顔ランドマーク符号化法(SimFLE)を提案する。この目的のために、新しいFaceMAEモジュールを紹介します。いくつかのFER-Wベンチマークの実験結果から、提案したSimFLEは顔のランドマークのローカライゼーションに優れていることが証明された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4798852684389963
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: One of the key issues in facial expression recognition in the wild (FER-W) is that curating large-scale labeled facial images is challenging due to the inherent complexity and ambiguity of facial images. Therefore, in this paper, we propose a self-supervised simple facial landmark encoding (SimFLE) method that can learn effective encoding of facial landmarks, which are important features for improving the performance of FER-W, without expensive labels. Specifically, we introduce novel FaceMAE module for this purpose. FaceMAE reconstructs masked facial images with elaborately designed semantic masking. Unlike previous random masking, semantic masking is conducted based on channel information processed in the backbone, so rich semantics of channels can be explored. Additionally, the semantic masking process is fully trainable, enabling FaceMAE to guide the backbone to learn spatial details and contextual properties of fine-grained facial landmarks. Experimental results on several FER-W benchmarks prove that the proposed SimFLE is superior in facial landmark localization and noticeably improved performance compared to the supervised baseline and other self-supervised methods.
Abstract（参考訳）: 野生(fer-w)における表情認識の重要な問題の一つは、顔画像の複雑さとあいまいさのため、大規模なラベル付き顔画像のキュレーションが難しいことである。そこで本稿では,fer-Wの性能向上に重要な特徴である顔ランドマークの効果的な符号化を,高価なラベルを使わずに学習できる自己教師型簡易顔ランドマーク符号化(SimFLE)手法を提案する。具体的には,新しいFaceMAEモジュールについて紹介する。 FaceMAEは、精巧に設計されたセマンティックマスクでマスクされた顔画像を再構成する。以前のランダムマスキングとは異なり、セマンティクスマスキングはバックボーンで処理されたチャネル情報に基づいて行われるため、チャネルの豊富なセマンティクスを探求することができる。さらに、セマンティックマスキングプロセスは完全にトレーニング可能で、FaceMAEはバックボーンをガイドして、きめ細かい顔のランドマークの空間的詳細と文脈的特性を学ぶことができる。複数のfer-wベンチマークにおける実験結果から,提案手法は顔ランドマークの定位に優れ,教師ありベースラインや他の自己教師あり手法と比較して明らかに性能が向上した。

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