論文の概要: Subject-Based Domain Adaptation for Facial Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05632v3
• Date: Fri, 26 Apr 2024 20:35:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 00:15:22.133183
• Title: Subject-Based Domain Adaptation for Facial Expression Recognition
• Title（参考訳）: 表情認識のための主観的ドメイン適応
• Authors: Muhammad Osama Zeeshan, Muhammad Haseeb Aslam, Soufiane Belharbi, Alessandro Lameiras Koerich, Marco Pedersoli, Simon Bacon, Eric Granger,
• Abstract要約: ディープラーニングモデルを特定の対象個人に適用することは、難しい表情認識タスクである。 本稿では、FERにおける主観的ドメイン適応のための新しいMSDA手法を提案する。 複数の情報源からの情報を効率的に利用して、ディープFERモデルを単一のターゲット個人に適応させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.10374151948157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adapting a deep learning model to a specific target individual is a challenging facial expression recognition (FER) task that may be achieved using unsupervised domain adaptation (UDA) methods. Although several UDA methods have been proposed to adapt deep FER models across source and target data sets, multiple subject-specific source domains are needed to accurately represent the intra- and inter-person variability in subject-based adaption. This paper considers the setting where domains correspond to individuals, not entire datasets. Unlike UDA, multi-source domain adaptation (MSDA) methods can leverage multiple source datasets to improve the accuracy and robustness of the target model. However, previous methods for MSDA adapt image classification models across datasets and do not scale well to a more significant number of source domains. This paper introduces a new MSDA method for subject-based domain adaptation in FER. It efficiently leverages information from multiple source subjects (labeled source domain data) to adapt a deep FER model to a single target individual (unlabeled target domain data). During adaptation, our subject-based MSDA first computes a between-source discrepancy loss to mitigate the domain shift among data from several source subjects. Then, a new strategy is employed to generate augmented confident pseudo-labels for the target subject, allowing a reduction in the domain shift between source and target subjects. Experiments performed on the challenging BioVid heat and pain dataset with 87 subjects and the UNBC-McMaster shoulder pain dataset with 25 subjects show that our subject-based MSDA can outperform state-of-the-art methods yet scale well to multiple subject-based source domains.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルを特定の対象に適応させることは、教師なしドメイン適応(UDA)手法を用いて達成される、挑戦的な表情認識(FER)タスクである。 ソースおよびターゲットデータセット間での深いFERモデルの適用にはいくつかのUDA手法が提案されているが、複数の主題固有のソースドメインは、主題ベース適応における個人内および個人間の変動を正確に表現するために必要である。 本稿では、データセット全体ではなく、ドメインが個人に対応する設定について考察する。 UDAとは異なり、マルチソースドメイン適応(MSDA)メソッドは、複数のソースデータセットを活用して、ターゲットモデルの正確性と堅牢性を改善することができる。 しかし、MSDAの以前の手法はデータセット全体にわたる画像分類モデルに適応しており、より多くのソースドメインにスケールできない。 本稿では、FERにおける主観的ドメイン適応のための新しいMSDA手法を提案する。 複数のソース・サブジェクト(ラベル付きソース・ドメイン・データ)からの情報を効率的に利用し、ディープFERモデルを単一のターゲット・個人(ラベルなしターゲット・ドメイン・データ)に適応させる。 適応中は、まず、複数のソースからのデータ間のドメインシフトを軽減するために、ソース間の不一致を計算します。 そして、新たな戦略を用いて、対象者に対して自信を増した擬似ラベルを生成し、ソースと対象者の間のドメインシフトを低減させる。 87名の被験者とUNBC-McMaster肩痛データセットを用いたBioVid熱・痛みデータセットと、25名の被験者による実験により、我々の被験者ベースのMSDAは、複数の被験者ベースのソースドメインに順応しながら、最先端の手法より優れていることが示された。

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