論文の概要: SLYKLatent, a Learning Framework for Facial Features Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01555v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 16:47:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 14:14:28.325924
• Title: SLYKLatent, a Learning Framework for Facial Features Estimation
• Title（参考訳）: SLYKLatent - 顔の特徴推定のための学習フレームワーク
• Authors: Samuel Adebayo, Joost C. Dessing, Se\'an McLoone
• Abstract要約: SLYKLatentは、データセットの外観不安定性問題に対処することで、視線推定を向上するための新しいアプローチである。 ベンチマークデータセットの評価では,上位MPIIFaceGazeと競合するGaze360が8.7%向上し,ETH-XGazeのサブセットが13%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this research, we present SLYKLatent, a novel approach for enhancing gaze estimation by addressing appearance instability challenges in datasets due to aleatoric uncertainties, covariant shifts, and test domain generalization. SLYKLatent utilizes Self-Supervised Learning for initial training with facial expression datasets, followed by refinement with a patch-based tri-branch network and an inverse explained variance-weighted training loss function. Our evaluation on benchmark datasets achieves an 8.7% improvement on Gaze360, rivals top MPIIFaceGaze results, and leads on a subset of ETH-XGaze by 13%, surpassing existing methods by significant margins. Adaptability tests on RAF-DB and Affectnet show 86.4% and 60.9% accuracies, respectively. Ablation studies confirm the effectiveness of SLYKLatent's novel components. This approach has strong potential in human-robot interaction.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, aleatoric uncertainties, covariant shifts, and test domain generalizationによるデータセットの出現不安定性問題に対処することにより,視線推定を改善する新しい手法であるslyklatentを提案する。 slyklatentは、表情データセットを用いた初期トレーニングに自己教師付き学習を使用し、続いてパッチベースのトリブランチネットワークと逆説明型分散重み付きトレーニング損失関数による改良を行っている。 ベンチマークデータセットの評価では,上位MPIIFaceGazeと競合するGaze360が8.7%向上し,ETH-XGazeのサブセットが13%向上し,既存の手法をかなり上回った。 RAF-DBとAffectnetの適応性テストはそれぞれ86.4%と60.9%の精度を示している。 アブレーション研究はslyklatentの新規成分の有効性を確認した。 このアプローチは人間とロボットの相互作用に強い可能性を秘めている。

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