論文の概要: A$^{3}$lign-DFER: Pioneering Comprehensive Dynamic Affective Alignment
for Dynamic Facial Expression Recognition with CLIP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04294v1
- Date: Thu, 7 Mar 2024 07:43:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-08 14:42:38.313634
- Title: A$^{3}$lign-DFER: Pioneering Comprehensive Dynamic Affective Alignment
for Dynamic Facial Expression Recognition with CLIP
- Title（参考訳）: A$^{3}$lign-DFER:CLIPを用いた動的顔表情認識のためのパイオニア包括的動的影響アライメント
- Authors: Zeng Tao, Yan Wang, Junxiong Lin, Haoran Wang, Xinji Mai, Jiawen Yu,
Xuan Tong, Ziheng Zhou, Shaoqi Yan, Qing Zhao, Liyuan Han, Wenqiang Zhang
- Abstract要約: A$3$lign-DFERは、アライメントを包括的に達成する新しいDFERラベリングパラダイムである。
我々のA$3$lign-DFER法は、DFEW、FERV39k、MAFWを含む複数のDFERデータセットの最先端結果を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.369339525599496
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The performance of CLIP in dynamic facial expression recognition (DFER) task
doesn't yield exceptional results as observed in other CLIP-based
classification tasks. While CLIP's primary objective is to achieve alignment
between images and text in the feature space, DFER poses challenges due to the
abstract nature of text and the dynamic nature of video, making label
representation limited and perfect alignment difficult. To address this issue,
we have designed A$^{3}$lign-DFER, which introduces a new DFER labeling
paradigm to comprehensively achieve alignment, thus enhancing CLIP's
suitability for the DFER task. Specifically, our A$^{3}$lign-DFER method is
designed with multiple modules that work together to obtain the most suitable
expanded-dimensional embeddings for classification and to achieve alignment in
three key aspects: affective, dynamic, and bidirectional. We replace the input
label text with a learnable Multi-Dimensional Alignment Token (MAT), enabling
alignment of text to facial expression video samples in both affective and
dynamic dimensions. After CLIP feature extraction, we introduce the Joint
Dynamic Alignment Synchronizer (JAS), further facilitating synchronization and
alignment in the temporal dimension. Additionally, we implement a Bidirectional
Alignment Training Paradigm (BAP) to ensure gradual and steady training of
parameters for both modalities. Our insightful and concise A$^{3}$lign-DFER
method achieves state-of-the-art results on multiple DFER datasets, including
DFEW, FERV39k, and MAFW. Extensive ablation experiments and visualization
studies demonstrate the effectiveness of A$^{3}$lign-DFER. The code will be
available in the future.
- Abstract（参考訳）: 動的表情認識(DFER)タスクにおけるCLIPの性能は、他のCLIPベースの分類タスクで見られるような例外的な結果にはならない。
CLIPの主な目的は、特徴空間における画像とテキストのアライメントを達成することであるが、DFERはテキストの抽象的な性質とビデオのダイナミックな性質のため、ラベル表現の制限と完全なアライメントが難しい。
この問題に対処するため、我々はA$^{3}$lign-DFERを設計し、DFERタスクに対するCLIPの適合性を高めるために、包括的にアライメントを実現する新しいDFERラベリングパラダイムを導入した。
具体的には、A$^{3}$lign-DFER法は、複数のモジュールが協調して設計され、分類に最も適した拡張次元の埋め込みを取得し、感情的、動的、双方向の3つの重要な側面でアライメントを実現する。
入力ラベルテキストを学習可能な多次元アライメントトークン(MAT)に置き換え、感情的・動的両次元の表情ビデオサンプルへのテキストのアライメントを可能にする。
クリップ特徴抽出後、ジョイントダイナミックアライメント同期器(jas)を導入し、時間次元における同期とアライメントをさらに促進する。
さらに、双方向アライメントトレーニングパラダイム(BAP)を実装し、パラメータの段階的および定常的なトレーニングを確保する。
DFEW, FERV39k, MAFWを含む複数のDFERデータセットに対して, 我々の洞察と簡潔なA$^{3}$lign-DFER法により最先端の結果が得られる。
大規模なアブレーション実験と可視化実験により、A$^{3}$lign-DFERの有効性が示された。
コードは今後利用可能になる予定である。
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