論文の概要: Complex Facial Expression Recognition Using Deep Knowledge Distillation
of Basic Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06197v1
- Date: Fri, 11 Aug 2023 15:42:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-14 13:35:10.766455
- Title: Complex Facial Expression Recognition Using Deep Knowledge Distillation
of Basic Features
- Title（参考訳）: 基本特徴の深い知識蒸留を用いた複雑な顔表情認識
- Authors: Angus Maiden (1), Bahareh Nakisa (1) ((1) Deakin University)
- Abstract要約: 本研究では,人間の認知と学習に触発された新しい連続学習手法を提案する。
本手法は,複雑な表情認識のための連続学習における最先端技術を実現する。
また、複雑な表情認識に連続学習を用いることで、非連続学習法よりもはるかに優れた性能が得られることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Complex emotion recognition is a cognitive task that has so far eluded the
same excellent performance of other tasks that are at or above the level of
human cognition. Emotion recognition through facial expressions is particularly
difficult due to the complexity of emotions expressed by the human face. For a
machine to approach the same level of performance in this domain as a human, it
may need to synthesise knowledge and understand new concepts in real-time as
humans do. Humans are able to learn new concepts using only few examples, by
distilling the important information from memories and discarding the rest.
Similarly, continual learning methods learn new classes whilst retaining the
knowledge of known classes, whilst few-shot learning methods are able to learn
new classes using very few training examples. We propose a novel continual
learning method inspired by human cognition and learning that can accurately
recognise new compound expression classes using few training samples, by
building on and retaining its knowledge of basic expression classes. Using
GradCAM visualisations, we demonstrate the relationship between basic and
compound facial expressions, which our method leverages through knowledge
distillation and a novel Predictive Sorting Memory Replay. Our method achieves
the current state-of-the-art in continual learning for complex facial
expression recognition with 74.28% Overall Accuracy on new classes. We also
demonstrate that using continual learning for complex facial expression
recognition achieves far better performance than non-continual learning
methods, improving on state-of-the-art non-continual learning methods by
13.95%. To the best of our knowledge, our work is also the first to apply
few-shot learning to complex facial expression recognition, achieving the
state-of-the-art with 100% accuracy using a single training sample for each
expression class.
- Abstract（参考訳）: 複雑な感情認識(complex emotion recognition)は、人間の認識のレベル以上にある他のタスクと同じ優れたパフォーマンスをこれまで明らかにしてきた認知タスクである。
表情による感情認識は、人間の顔によって表現される感情の複雑さのために特に困難である。
機械が人間と同じレベルのパフォーマンスにアプローチするには、知識を合成し、人間と同じようにリアルタイムで新しい概念を理解する必要があるかもしれない。
人間は、記憶から重要な情報を蒸留し、残りを捨てることで、わずかな例だけで新しい概念を学ぶことができる。
同様に、連続学習法は既知のクラスの知識を保ちながら新しいクラスを学習し、少数の学習例を用いて新しいクラスを学習できる。
そこで本研究では,人間の認識と学習に触発された新しい連続学習法を提案する。
本手法は, gradcamの可視化を用いて, 知識蒸留と新しい予測的ソートメモリリプレイを用いて, 基礎的表情と複合的表情の関係を示す。
本手法は,新しいクラスにおいて,74.28%の精度で複雑な表情認識のための連続学習における現状を実現する。
また、複雑な表情認識に連続学習を用いることで、非連続学習法よりもはるかに優れた性能が得られることを実証し、最先端の非連続学習法を13.95%改善した。
我々の知識を最大限に活用するために、我々の研究は、複雑な表情認識に数発の学習を適用し、各表現クラスに1つのトレーニングサンプルを用いて100%の精度で最先端の技術を達成した最初のものでもある。
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