論文の概要: Continual Facial Expression Recognition: A Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06448v1
• Date: Wed, 10 May 2023 20:35:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 16:35:28.551218
• Title: Continual Facial Expression Recognition: A Benchmark
• Title（参考訳）: 連続的な表情認識:ベンチマーク
• Authors: Nikhil Churamani, Tolga Dimlioglu, German I. Parisi and Hatice Gunes
• Abstract要約: 本研究は、FERタスク上でのCL技術の評価を行うConFER(Continuous Facial Expression Recognition)ベンチマークを示す。 これは、CK+、RAF-DB、AffectNetといった一般的なFERデータセットに対するCLベースのアプローチの比較分析である。 CL技術は、異なる学習環境下で、複数のデータセットで最先端(SOTA)パフォーマンスを達成することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.181579197770883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding human affective behaviour, especially in the dynamics of real-world settings, requires Facial Expression Recognition (FER) models to continuously adapt to individual differences in user expression, contextual attributions, and the environment. Current (deep) Machine Learning (ML)-based FER approaches pre-trained in isolation on benchmark datasets fail to capture the nuances of real-world interactions where data is available only incrementally, acquired by the agent or robot during interactions. New learning comes at the cost of previous knowledge, resulting in catastrophic forgetting. Lifelong or Continual Learning (CL), on the other hand, enables adaptability in agents by being sensitive to changing data distributions, integrating new information without interfering with previously learnt knowledge. Positing CL as an effective learning paradigm for FER, this work presents the Continual Facial Expression Recognition (ConFER) benchmark that evaluates popular CL techniques on FER tasks. It presents a comparative analysis of several CL-based approaches on popular FER datasets such as CK+, RAF-DB, and AffectNet and present strategies for a successful implementation of ConFER for Affective Computing (AC) research. CL techniques, under different learning settings, are shown to achieve state-of-the-art (SOTA) performance across several datasets, thus motivating a discussion on the benefits of applying CL principles towards human behaviour understanding, particularly from facial expressions, as well the challenges entailed.
• Abstract（参考訳）: 人間の感情的行動を理解すること、特に現実世界の設定の力学において、表情認識(FER)モデルは、ユーザ表現、文脈属性、環境の個人差に継続的に適応する必要がある。 現状(ディープ) 機械学習(ML)ベースのFERアプローチ ベンチマークデータセット上で事前訓練された個別のアプローチでは、対話中にエージェントやロボットが取得したデータしか利用できない実世界のインタラクションのニュアンスをキャプチャできない。 新しい学習は以前の知識のコストがかかるため、破滅的な忘れることになる。 一方、生涯学習または連続学習(CL)は、データ分布の変更に敏感であり、学習前の知識に干渉することなく新たな情報を統合することにより、エージェントの適応性を実現する。 本研究は、FERの効果的な学習パラダイムとしてCLを仮定し、FERタスク上で人気のCL技術を評価するContinuous Facial Expression Recognition (ConFER)ベンチマークを示す。 CK+、RAF-DB、AffectNetといった一般的なFERデータセットに対するCLベースのアプローチの比較分析を行い、ConFER for Affective Computing (AC)研究を成功させるための戦略を示す。 CL技術は、異なる学習環境下で、複数のデータセットにわたる最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成することが示されており、特に表情から、人間の行動理解にCL原則を適用することの利点と、それに関連する課題に関する議論の動機となっている。

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