論文の概要: Alleviating Catastrophic Forgetting in Facial Expression Recognition with Emotion-Centered Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12260v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 15:28:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 19:02:00.803471
• Title: Alleviating Catastrophic Forgetting in Facial Expression Recognition with Emotion-Centered Models
• Title（参考訳）: 感情中心モデルを用いた顔表情認識におけるカタストロフィック・フォーミングの軽減
• Authors: Israel A. Laurensi, Alceu de Souza Britto Jr., Jean Paul Barddal, Alessandro Lameiras Koerich,
• Abstract要約: 感情中心型生成的リプレイ (ECgr) は, 生成的対向ネットワークから合成画像を統合することで, この課題に対処する。 ECgrは、生成された画像の忠実性を保証するために品質保証アルゴリズムを組み込んでいる。 4つの多様な表情データセットに対する実験結果から,擬似リハーサル法により生成されたイメージを組み込むことで,ターゲットとするデータセットとソースデータセットのトレーニングが促進されることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.3179290313959
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facial expression recognition is a pivotal component in machine learning, facilitating various applications. However, convolutional neural networks (CNNs) are often plagued by catastrophic forgetting, impeding their adaptability. The proposed method, emotion-centered generative replay (ECgr), tackles this challenge by integrating synthetic images from generative adversarial networks. Moreover, ECgr incorporates a quality assurance algorithm to ensure the fidelity of generated images. This dual approach enables CNNs to retain past knowledge while learning new tasks, enhancing their performance in emotion recognition. The experimental results on four diverse facial expression datasets demonstrate that incorporating images generated by our pseudo-rehearsal method enhances training on the targeted dataset and the source dataset while making the CNN retain previously learned knowledge.
• Abstract（参考訳）: 表情認識は機械学習において重要な要素であり、様々な応用を促進する。 しかし、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、しばしば破滅的な忘れ込みに悩まされ、その適応性を阻害する。 感情中心型生成的リプレイ (ECgr) は, 生成的対向ネットワークから合成画像を統合することで, この課題に対処する。 さらに、ECgrには品質保証アルゴリズムが組み込まれ、生成された画像の忠実性を保証する。 この二重アプローチにより、CNNは新しいタスクを学習しながら過去の知識を保持でき、感情認識の性能を高めることができる。 4つの多様な表情データセットに対する実験結果から,擬似リハーサル法により生成されたイメージを組み込むことで,対象データセットとソースデータセットのトレーニングが促進され,CNNは従来から学んだ知識を維持していることが示された。

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