Fugu-MT 論文翻訳(概要): Facial Affective Behavior Analysis Method for 5th ABAW Competition

論文の概要: Facial Affective Behavior Analysis Method for 5th ABAW Competition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09145v1
Date: Thu, 16 Mar 2023 08:21:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-17 16:27:34.730910
Title: Facial Affective Behavior Analysis Method for 5th ABAW Competition
Title（参考訳）: 第5回ABAWコンペティションにおける顔影響行動解析法
Authors: Shangfei Wang, Yanan Chang, Yi Wu, Xiangyu Miao, Jiaqiang Wu, Zhouan Zhu, Jiahe Wang, Yufei Xiao
Abstract要約: 第5回ABAWコンペティションには、Aff-Wild2データベースからの3つの課題が含まれている。結果を改善するために,3つの異なるモデルを構築した。 3つの課題の実験では、提供されたトレーニングデータに基づいてモデルをトレーニングし、検証データ上でモデルを検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.54725479855494
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Facial affective behavior analysis is important for human-computer interaction. 5th ABAW competition includes three challenges from Aff-Wild2 database. Three common facial affective analysis tasks are involved, i.e. valence-arousal estimation, expression classification, action unit recognition. For the three challenges, we construct three different models to solve the corresponding problems to improve the results, such as data unbalance and data noise. For the experiments of three challenges, we train the models on the provided training data and validate the models on the validation data.
Abstract（参考訳）: 顔の感情行動分析は人間とコンピュータの相互作用において重要である。第5回ABAWコンペティションには、Aff-Wild2データベースからの3つの課題が含まれている。 3つの顔の感情分析タスク、すなわち、価-覚醒推定、表現分類、行動単位認識が関係している。 3つの課題に対して,データ不均衡やデータノイズなど,対応する問題を解決するための3つのモデルを構築した。 3つの課題の実験では、提供されたトレーニングデータに基づいてモデルをトレーニングし、検証データ上でモデルを検証する。

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