論文の概要: Neuromorphic Event-based Facial Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06351v1
• Date: Thu, 13 Apr 2023 09:02:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 15:13:18.765495
• Title: Neuromorphic Event-based Facial Expression Recognition
• Title（参考訳）: ニューロモルフィック事象に基づく表情認識
• Authors: Lorenzo Berlincioni, Luca Cultrera, Chiara Albisani, Lisa Cresti, Andrea Leonardo, Sara Picchioni, Federico Becattini, Alberto Del Bimbo
• Abstract要約: 本稿では,ニューロモルフィック事象に基づく表情認識のためのデータセットNEFERを提案する。 NEFERは、ペア化されたRGBと、それぞれの感情でラベル付けされた人間の顔を表すイベントビデオで構成されている。 イベントベースアプローチの認識精度を2倍にし, 高速かつ検出し難い表現を解析するためのニューロモルフィックアプローチの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.72933597458857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, event cameras have shown large applicability in several computer vision fields especially concerning tasks that require high temporal resolution. In this work, we investigate the usage of such kind of data for emotion recognition by presenting NEFER, a dataset for Neuromorphic Event-based Facial Expression Recognition. NEFER is composed of paired RGB and event videos representing human faces labeled with the respective emotions and also annotated with face bounding boxes and facial landmarks. We detail the data acquisition process as well as providing a baseline method for RGB and event data. The collected data captures subtle micro-expressions, which are hard to spot with RGB data, yet emerge in the event domain. We report a double recognition accuracy for the event-based approach, proving the effectiveness of a neuromorphic approach for analyzing fast and hardly detectable expressions and the emotions they conceal.
• Abstract（参考訳）: 近年,いくつかのコンピュータビジョン分野において,特に高時間分解能を必要とするタスクに対して,イベントカメラが大きな適用性を示している。 本研究では,ニューロモーフィックなイベントベースの表情認識のためのデータセットであるneferを提示することで,感情認識のためのこの種のデータの利用について検討する。 neferは対のrgbとイベントビデオで構成され、それぞれの感情にラベルが付けられた人間の顔を表現し、顔のバウンディングボックスと顔のランドマークをアノテートする。 本稿では,RGBおよびイベントデータのベースライン方法を提供するとともに,データ取得プロセスについて詳述する。 収集されたデータは、RGBデータを見つけるのが難しい微妙なマイクロ表現をキャプチャするが、イベントドメインに現れる。 事象に基づくアプローチの二重認識精度を報告し、高速かつ検出し難い表現と隠れた感情を解析するためのニューロモルフィックアプローチの有効性を実証した。

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