論文の概要: LRDif: Diffusion Models for Under-Display Camera Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00250v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 00:19:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 17:01:13.868855
• Title: LRDif: Diffusion Models for Under-Display Camera Emotion Recognition
• Title（参考訳）: LRDif:Under-Display Camera Emotion Recognitionのための拡散モデル
• Authors: Zhifeng Wang and Kaihao Zhang and Ramesh Sankaranarayana
• Abstract要約: 本研究では,表情認識(FER)に特化して設計された新しい拡散型フレームワークであるLRDifを紹介する。 UDCの画像劣化による固有の課題に対処するため、LRDifでは、凝縮予備抽出ネットワーク(FPEN)とアジャイルトランスフォーマーネットワーク(UDCformer)を統合した2段階のトレーニング戦略を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.965454529686177
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces LRDif, a novel diffusion-based framework designed specifically for facial expression recognition (FER) within the context of under-display cameras (UDC). To address the inherent challenges posed by UDC's image degradation, such as reduced sharpness and increased noise, LRDif employs a two-stage training strategy that integrates a condensed preliminary extraction network (FPEN) and an agile transformer network (UDCformer) to effectively identify emotion labels from UDC images. By harnessing the robust distribution mapping capabilities of Diffusion Models (DMs) and the spatial dependency modeling strength of transformers, LRDif effectively overcomes the obstacles of noise and distortion inherent in UDC environments. Comprehensive experiments on standard FER datasets including RAF-DB, KDEF, and FERPlus, LRDif demonstrate state-of-the-art performance, underscoring its potential in advancing FER applications. This work not only addresses a significant gap in the literature by tackling the UDC challenge in FER but also sets a new benchmark for future research in the field.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,下ディスプレイカメラ(UDC)のコンテキスト内での表情認識(FER)に特化した拡散型フレームワークであるLRDifを紹介する。 シャープネスの低減やノイズの増加といった、UDCのイメージ劣化による固有の課題に対処するため、LRDifでは、凝縮予備抽出ネットワーク(FPEN)とアジャイルトランスフォーマーネットワーク(UDCformer)を統合して、UDCイメージから感情ラベルを効果的に識別する2段階のトレーニング戦略を採用している。 拡散モデル(dms)のロバストな分布マッピング能力と変圧器の空間依存モデリング強度を利用することで、lddifはudc環境に固有のノイズや歪みの障害を効果的に克服する。 RAF-DB、KDEF、FERPlusといった標準FERデータセットに関する包括的な実験では、LRDifは最先端のパフォーマンスを示し、FERアプリケーションを前進させる可能性を示している。 この研究は、FERにおけるUDCの課題に取り組むことで文学における大きなギャップに対処するだけでなく、この分野における今後の研究のための新しいベンチマークも設定する。

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