論文の概要: SVFAP: Self-supervised Video Facial Affect Perceiver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00416v1
• Date: Sun, 31 Dec 2023 07:44:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 17:31:03.050005
• Title: SVFAP: Self-supervised Video Facial Affect Perceiver
• Title（参考訳）: SVFAP: 自己監督型顔効果知覚装置
• Authors: Licai Sun, Zheng Lian, Kexin Wang, Yu He, Mingyu Xu, Haiyang Sun, Bin Liu, and Jianhua Tao
• Abstract要約: SVFAP(Self-supervised Video Facial Affect Perceiver) 本稿では,自己監督型映像表情知覚器(SVFAP)を提案する。 提案手法の有効性を検証するため, 動的表情認識, 次元感情認識, パーソナリティ認識を含む3つの下流タスクにまたがる9つのデータセットを用いて実験を行った。 総合的な結果から,SVFAPは大規模自己教師付き事前学習を通じて強力な感情関連表現を学習できることが示され,すべてのデータセットにおいて従来の最先端手法よりも大幅に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.16505961654868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video-based facial affect analysis has recently attracted increasing attention owing to its critical role in human-computer interaction. Previous studies mainly focus on developing various deep learning architectures and training them in a fully supervised manner. Although significant progress has been achieved by these supervised methods, the longstanding lack of large-scale high-quality labeled data severely hinders their further improvements. Motivated by the recent success of self-supervised learning in computer vision, this paper introduces a self-supervised approach, termed Self-supervised Video Facial Affect Perceiver (SVFAP), to address the dilemma faced by supervised methods. Specifically, SVFAP leverages masked facial video autoencoding to perform self-supervised pre-training on massive unlabeled facial videos. Considering that large spatiotemporal redundancy exists in facial videos, we propose a novel temporal pyramid and spatial bottleneck Transformer as the encoder of SVFAP, which not only enjoys low computational cost but also achieves excellent performance. To verify the effectiveness of our method, we conduct experiments on nine datasets spanning three downstream tasks, including dynamic facial expression recognition, dimensional emotion recognition, and personality recognition. Comprehensive results demonstrate that SVFAP can learn powerful affect-related representations via large-scale self-supervised pre-training and it significantly outperforms previous state-of-the-art methods on all datasets. Codes will be available at https://github.com/sunlicai/SVFAP.
• Abstract（参考訳）: ビデオベースの顔の感情分析は、人間とコンピュータの相互作用において重要な役割を担っているため、最近注目を集めている。 これまでの研究は主に、さまざまなディープラーニングアーキテクチャの開発と、それらを完全に監督された方法でトレーニングすることに集中している。 これらの教師付き手法によって大きな進歩を遂げたものの、大規模で高品質なラベル付きデータの欠如がさらなる改善を妨げる。 近年,コンピュータビジョンにおける自己指導型学習の成功に触発されて,自己監督型ビデオファシアル・アフェイン・パーシーバー(SVFAP)と呼ばれる自己監督型アプローチを導入し,教師付き手法が直面するジレンマに対処する。 具体的には、SVFAPはマスク付き顔ビデオの自動符号化を利用して、巨大なラベルのない顔ビデオで自己教師付き事前トレーニングを行う。 本稿では,svfapのエンコーダとして,時空間的冗長性を考慮し,新しい時間的ピラミッドと空間的ボトルネックトランスフォーマを提案する。 提案手法の有効性を検証するため, 動的表情認識, 次元感情認識, パーソナリティ認識を含む3つの下流タスクにまたがる9つのデータセットを用いて実験を行った。 総合的な結果から,SVFAPは大規模自己教師付き事前学習を通じて強力な感情関連表現を学習できることが示され,すべてのデータセットにおいて従来の最先端手法よりも大幅に優れていた。 コードはhttps://github.com/sunlicai/SVFAPで入手できる。

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