論文の概要: Multi-Energy Guided Image Translation with Stochastic Differential Equations for Near-Infrared Facial Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05908v1
• Date: Sun, 10 Dec 2023 15:17:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 18:03:31.317944
• Title: Multi-Energy Guided Image Translation with Stochastic Differential Equations for Near-Infrared Facial Expression Recognition
• Title（参考訳）: 近赤外表情認識のための確率微分方程式を用いた多エネルギー誘導画像変換
• Authors: Bingjun Luo, Zewen Wang, Jinpeng Wang, Junjie Zhu, Xibin Zhao, Yue Gao
• Abstract要約: 小型NIRデータに収まる不均一なモダリティ間での顔表現を変換するNIR-SDEを提案する。 NFER-SDEはNIR FERの性能を大幅に改善し、2つの利用可能なNIR FERデータセットで最先端の結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.34873680472637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Illumination variation has been a long-term challenge in real-world facial expression recognition(FER). Under uncontrolled or non-visible light conditions, Near-infrared (NIR) can provide a simple and alternative solution to obtain high-quality images and supplement the geometric and texture details that are missing in the visible domain. Due to the lack of existing large-scale NIR facial expression datasets, directly extending VIS FER methods to the NIR spectrum may be ineffective. Additionally, previous heterogeneous image synthesis methods are restricted by low controllability without prior task knowledge. To tackle these issues, we present the first approach, called for NIR-FER Stochastic Differential Equations (NFER-SDE), that transforms face expression appearance between heterogeneous modalities to the overfitting problem on small-scale NIR data. NFER-SDE is able to take the whole VIS source image as input and, together with domain-specific knowledge, guide the preservation of modality-invariant information in the high-frequency content of the image. Extensive experiments and ablation studies show that NFER-SDE significantly improves the performance of NIR FER and achieves state-of-the-art results on the only two available NIR FER datasets, Oulu-CASIA and Large-HFE.
• Abstract（参考訳）: 照度変化は、現実世界の表情認識(FER)において長期にわたる課題である。 非制御または可視光条件下では、近赤外(NIR)は、高画質の画像を取得し、可視領域に欠けている幾何学的およびテクスチャ的詳細を補うための単純で代替的なソリューションを提供することができる。 既存の大規模なNIR表情データセットがないため、VIS FERメソッドを直接NIRスペクトルに拡張することは効果がない可能性がある。 さらに、従来の異種画像合成法は、タスク知識のない低制御性によって制限される。 これらの問題に対処するため、我々はNIR-FER確率微分方程式 (NFER-SDE) を初めて提案する。 NFER-SDEは、VISソースイメージ全体を入力として、ドメイン固有の知識とともに、画像の高周波コンテンツにおけるモダリティ不変情報の保存をガイドすることができる。 大規模な実験およびアブレーション研究により、NFER-SDEはNIR FERの性能を著しく改善し、唯一利用可能な2つのNIR FERデータセットであるOulu-CASIAとLarge-HFEに対して最先端の結果を得ることが示された。

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