論文の概要: Emotic Masked Autoencoder with Attention Fusion for Facial Expression Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13039v2
- Date: Tue, 26 Mar 2024 08:52:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 21:24:37.970235
- Title: Emotic Masked Autoencoder with Attention Fusion for Facial Expression Recognition
- Title(参考訳): 顔表情認識のための注意融合型エモティックマスク付きオートエンコーダ
- Authors: Bach Nguyen-Xuan, Thien Nguyen-Hoang, Nhu Tai-Do,
- Abstract要約: 本稿では,MAE-Face self-supervised learning (SSL) 法とFusion Attention Mechanismを併用した表現分類手法を提案する。
そこで本研究では,顔の特徴を強調する前処理手法を提案し,トレーニングと検証の双方におけるモデル性能を向上させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.3277163122167433
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Facial Expression Recognition (FER) is a critical task within computer vision with diverse applications across various domains. Addressing the challenge of limited FER datasets, which hampers the generalization capability of expression recognition models, is imperative for enhancing performance. Our paper presents an innovative approach integrating the MAE-Face self-supervised learning (SSL) method and Fusion Attention mechanism for expression classification, particularly showcased in the 6th Affective Behavior 32 pages harvmac; added references for section 5Analysis in-the-wild (ABAW) competition. Additionally, we propose preprocessing techniques to emphasize essential facial features, thereby enhancing model performance on both training and validation sets, notably demonstrated on the Aff-wild2 dataset.
- Abstract(参考訳): 表情認識(FER)はコンピュータビジョンにおける重要な課題であり、様々な領域にまたがる多様な応用がある。
表現認識モデルの一般化能力を損なうような限られたFERデータセットの課題に対処することは、性能向上に不可欠である。
本稿では,第6回Affective Behavior 32 Page harvmac で紹介されている MAE-Face Self-supervised Learning (SSL) 手法とFusion Attention 機構を統合した革新的なアプローチを提案する。
さらに,Aff-wild2データセットで顕著に示されたトレーニングセットと検証セットのモデル性能を向上させるために,重要な顔特徴を強調する前処理手法を提案する。
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