論文の概要: Learning Contrastive Feature Representations for Facial Action Unit Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06165v4
• Date: Mon, 07 Oct 2024 10:14:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 18:00:36.738217
• Title: Learning Contrastive Feature Representations for Facial Action Unit Detection
• Title（参考訳）: 顔行動単位検出のための対照的な特徴表現の学習
• Authors: Ziqiao Shang, Bin Liu, Fengmao Lv, Fei Teng, Tianrui Li,
• Abstract要約: 顔アクションユニット(AU)検出は、AUが活性化する際の微妙な特徴差を検出するという課題に長年遭遇してきた。 本稿では、自己教師付き信号と教師付き信号の両方を組み込んだAU検出を目的とした、新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.834540490373818
• License:
• Abstract: Facial action unit (AU) detection has long encountered the challenge of detecting subtle feature differences when AUs activate. Existing methods often rely on encoding pixel-level information of AUs, which not only encodes additional redundant information but also leads to increased model complexity and limited generalizability. Additionally, the accuracy of AU detection is negatively impacted by the class imbalance issue of each AU type, and the presence of noisy and false AU labels. In this paper, we introduce a novel contrastive learning framework aimed for AU detection that incorporates both self-supervised and supervised signals, thereby enhancing the learning of discriminative features for accurate AU detection. To tackle the class imbalance issue, we employ a negative sample re-weighting strategy that adjusts the step size of updating parameters for minority and majority class samples. Moreover, to address the challenges posed by noisy and false AU labels, we employ a sampling technique that encompasses three distinct types of positive sample pairs. This enables us to inject self-supervised signals into the supervised signal, effectively mitigating the adverse effects of noisy labels. Our experimental assessments, conducted on four widely-utilized benchmark datasets (BP4D, DISFA, GFT and Aff-Wild2), underscore the superior performance of our approach compared to state-of-the-art methods of AU detection. Our code is available at \url{https://github.com/Ziqiao-Shang/AUNCE}.
• Abstract（参考訳）: 顔アクションユニット(AU)検出は、AUが活性化する際の微妙な特徴差を検出するという課題に長年遭遇してきた。 既存の手法はしばしばAUのピクセルレベルの情報を符号化することに頼り、余分な情報をエンコードするだけでなく、モデルの複雑さが増し、一般化可能性も制限される。 さらに、各AUタイプのクラス不均衡問題や、ノイズや偽AUラベルの存在により、AU検出の精度が負の影響を受ける。 本稿では、自己教師付き信号と教師付き信号の両方を組み込んだAU検出を目的とした新しいコントラスト学習フレームワークを導入し、精度の高いAU検出のための識別特徴の学習を向上する。 クラス不均衡問題に対処するために、少数派および多数派のサンプルに対するパラメータの更新のステップサイズを調整する負のサンプル再重み付け戦略を用いる。 さらに,雑音や偽AUラベルによる課題に対処するために,3種類の正のサンプル対を含むサンプリング手法を用いる。 これにより、教師付き信号に自己教師付き信号を注入し、ノイズラベルの悪影響を効果的に軽減することができる。 筆者らは,4つの広く利用されているベンチマークデータセット(BP4D, DISFA, GFT, Aff-Wild2)を用いて実験を行った。 我々のコードは \url{https://github.com/Ziqiao-Shang/AUNCE} で入手できる。

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