論文の概要: An Empirical Study of Super-resolution on Low-resolution Micro-expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10022v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 02:48:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 16:47:37.128538
• Title: An Empirical Study of Super-resolution on Low-resolution Micro-expression Recognition
• Title（参考訳）: 低分解能マイクロ表現認識における超解像の実証的研究
• Authors: Ling Zhou, Mingpei Wang, Xiaohua Huang, Wenming Zheng, Qirong Mao, Guoying Zhao
• Abstract要約: 低分解能(LR)シナリオにおけるマイクロ圧縮認識(MER)は、重要かつ複雑な課題である。 LR MERの改良のための超解像の研究はほとんど行われていない。 我々は7つの最先端技術(SOTA)MER技術を使用し、その性能を13のSOTA SR技術を用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.16035086083503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Micro-expression recognition (MER) in low-resolution (LR) scenarios presents an important and complex challenge, particularly for practical applications such as group MER in crowded environments. Despite considerable advancements in super-resolution techniques for enhancing the quality of LR images and videos, few study has focused on investigate super-resolution for improving LR MER. The scarcity of investigation can be attributed to the inherent difficulty in capturing the subtle motions of micro-expressions, even in original-resolution MER samples, which becomes even more challenging in LR samples due to the loss of distinctive features. Furthermore, a lack of systematic benchmarking and thorough analysis of super-resolution-assisted MER methods has been noted. This paper tackles these issues by conducting a series of benchmark experiments that integrate both super-resolution (SR) and MER methods, guided by an in-depth literature survey. Specifically, we employ seven cutting-edge state-of-the-art (SOTA) MER techniques and evaluate their performance on samples generated from 13 SOTA SR techniques, thereby addressing the problem of super-resolution in MER. Through our empirical study, we uncover the primary challenges associated with SR-assisted MER and identify avenues to tackle these challenges by leveraging recent advancements in both SR and MER methodologies. Our analysis provides insights for progressing toward more efficient SR-assisted MER.
• Abstract（参考訳）: 低解像度(LR)シナリオにおけるマイクロ圧縮認識(MER)は、特に混み合った環境におけるグループMERのような実践的応用において、重要かつ複雑な課題を示す。 LR画像やビデオの品質向上のための超解像技術が大幅に進歩しているにもかかわらず, LR MERを改善するための超解像の研究はほとんど行われていない。 調査の不十分さは、原解像度のMERサンプルであっても微小表現の微妙な動きを捉えるのに固有の困難さに起因し得るが、特徴の喪失によりLRサンプルではさらに困難になる。 さらに、系統的なベンチマークの欠如と超解像支援MER法の徹底的な解析が注目されている。 本稿では,超解像(SR)法とMER法を統合した一連のベンチマーク実験を行い,これらの課題に対処する。 具体的には、7つの最先端技術(SOTA)MER技術を用いて、13のSOTA SR技術から生成されたサンプルの性能を評価し、MERにおける超解像問題に対処する。 実証研究を通じて、SR支援MERに関連する主要な課題を明らかにし、SRおよびMER方法論の最近の進歩を活用して、これらの課題に取り組むための道を特定する。 我々の分析は、より効率的なSR支援MERに向けた進歩の洞察を提供する。

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