論文の概要: FaceAtt: Enhancing Image Captioning with Facial Attributes for Portrait Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13601v1
• Date: Sun, 24 Sep 2023 10:30:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 18:44:31.211823
• Title: FaceAtt: Enhancing Image Captioning with Facial Attributes for Portrait Images
• Title（参考訳）: faceatt: ポートレート画像のための顔属性によるキャプション強化
• Authors: Naimul Haque, Iffat Labiba and Sadia Akter
• Abstract要約: FaceAttは属性中心の画像キャプションに対する新しいアプローチであり、画像内の顔属性の正確な描写を強調する。 本研究は,自動キャプションにおける倫理的考察の広範な議論に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Automated image caption generation is a critical area of research that enhances accessibility and understanding of visual content for diverse audiences. In this study, we propose the FaceAtt model, a novel approach to attribute-focused image captioning that emphasizes the accurate depiction of facial attributes within images. FaceAtt automatically detects and describes a wide range of attributes, including emotions, expressions, pointed noses, fair skin tones, hair textures, attractiveness, and approximate age ranges. Leveraging deep learning techniques, we explore the impact of different image feature extraction methods on caption quality and evaluate our model's performance using metrics such as BLEU and METEOR. Our FaceAtt model leverages annotated attributes of portraits as supplementary prior knowledge for our portrait images before captioning. This innovative addition yields a subtle yet discernible enhancement in the resulting scores, exemplifying the potency of incorporating additional attribute vectors during training. Furthermore, our research contributes to the broader discourse on ethical considerations in automated captioning. This study sets the stage for future research in refining attribute-focused captioning techniques, with a focus on enhancing linguistic coherence, addressing biases, and accommodating diverse user needs.
• Abstract（参考訳）: 画像キャプションの自動生成は、多様なオーディエンスに対する視覚コンテンツのアクセシビリティと理解を高める研究の重要領域である。 本研究では,画像中の顔属性の正確な描写を強調する,属性中心の画像キャプションに対する新しいアプローチであるfaceattモデルを提案する。 FaceAttは感情、表情、尖った鼻、公正な肌のトーン、髪のテクスチャ、魅力、およそ年齢範囲など、さまざまな属性を自動的に検出し、記述する。 深層学習技術を活用することで,画像特徴抽出手法がキャプション品質に与える影響を探索し,BLEUやMETEORといったメトリクスを用いてモデルの性能評価を行う。 当社のfaceattモデルは、キャプション前のポートレートイメージの補足的な事前知識として、アノテーション付きポートレート属性を活用しています。 この革新的な追加は、結果のスコアを微妙に識別可能な拡張をもたらし、トレーニング中に追加の属性ベクトルを組み込むことの可能性を実証する。 さらに,自動キャプションにおける倫理的考察の広範な議論に寄与する。 本研究は,言語コヒーレンスの向上,バイアスへの対処,多様なユーザニーズの調整を中心に,属性に着目したキャプション技術の改良に向けた今後の研究の舞台となる。

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