論文の概要: GANmut: Generating and Modifying Facial Expressions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11079v1
- Date: Sun, 16 Jun 2024 21:28:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 19:03:42.140024
- Title: GANmut: Generating and Modifying Facial Expressions
- Title（参考訳）: GANmut: 表情の生成と修正
- Authors: Maria Surani,
- Abstract要約: このプロジェクトの目的は、さまざまなデータセットをベンチマークすることで、このフレームワークの研究を拡張することだ。
これには、Aff-Wild2とAffNetという2つの感情的なデータセットを使用した一連の実験が含まれる。
最初の2つの実験は、Aff-Wild2データセットを使用して、RetinaFaceまたはMCCNNで処理されたGANmutのトレーニングに焦点を当てる。
続く2つの実験では、Aff-Wild2データセットとAffNetデータセットが統合され、Aff-Wild2の現実の変動性とAffNetの多様な感情ラベルが組み合わされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the realm of emotion synthesis, the ability to create authentic and nuanced facial expressions continues to gain importance. The GANmut study discusses a recently introduced advanced GAN framework that, instead of relying on predefined labels, learns a dynamic and interpretable emotion space. This methodology maps each discrete emotion as vectors starting from a neutral state, their magnitude reflecting the emotion's intensity. The current project aims to extend the study of this framework by benchmarking across various datasets, image resolutions, and facial detection methodologies. This will involve conducting a series of experiments using two emotional datasets: Aff-Wild2 and AffNet. Aff-Wild2 contains videos captured in uncontrolled environments, which include diverse camera angles, head positions, and lighting conditions, providing a real-world challenge. AffNet offers images with labelled emotions, improving the diversity of emotional expressions available for training. The first two experiments will focus on training GANmut using the Aff-Wild2 dataset, processed with either RetinaFace or MTCNN, both of which are high-performance deep learning face detectors. This setup will help determine how well GANmut can learn to synthesise emotions under challenging conditions and assess the comparative effectiveness of these face detection technologies. The subsequent two experiments will merge the Aff-Wild2 and AffNet datasets, combining the real world variability of Aff-Wild2 with the diverse emotional labels of AffNet. The same face detectors, RetinaFace and MTCNN, will be employed to evaluate whether the enhanced diversity of the combined datasets improves GANmut's performance and to compare the impact of each face detection method in this hybrid setup.
- Abstract（参考訳）: 感情合成の領域では、真正かつニュアンスのある表情を作り出す能力が重要視され続けている。
GANmut研究は、事前に定義されたラベルに頼るのではなく、動的で解釈可能な感情空間を学ぶ、最近導入された高度なGANフレームワークについて論じている。
この方法論は、各個々の感情を中立状態から始まるベクトルとしてマッピングし、その大きさは感情の強さを反映する。
現在のプロジェクトは、さまざまなデータセット、画像解像度、顔検出方法論をベンチマークすることで、このフレームワークの研究を拡張することを目指している。
これには、Aff-Wild2とAffNetという2つの感情的なデータセットを使用した一連の実験が含まれる。
Aff-Wild2には、さまざまなカメラアングル、ヘッド位置、照明条件など、コントロールされていない環境で撮影されたビデオが含まれている。
AffNetはラベル付き感情の画像を提供し、トレーニングで利用可能な感情表現の多様性を改善している。
最初の2つの実験は、高性能なディープラーニング顔検出器であるRetinaFaceまたはMCCNNで処理されたAff-Wild2データセットを使用して、GANmutのトレーニングに焦点を当てる。
この設定は、GANmutが困難な条件下で感情をいかにうまく合成するかを判断し、これらの顔検出技術の比較効果を評価するのに役立つ。
続く2つの実験では、Aff-Wild2データセットとAffNetデータセットが統合され、Aff-Wild2の現実の変動性とAffNetの多様な感情ラベルが組み合わされる。
同じ顔検出器であるRetinaFaceとMCCNNは、組み合わせたデータセットの多様性の向上がGANmutのパフォーマンスを改善し、このハイブリッドセットアップにおける各顔検出方法の影響を比較するために使用される。
関連論文リスト
- AffectNet+: A Database for Enhancing Facial Expression Recognition with Soft-Labels [2.644902054473556]
画像に複数の感情をラベル付けするラベル付け手法により、FERデータセットを作成するための新しい手法を提案する。
提案手法の利点は, よりスムーズな決定境界の発見, マルチラベル化の実現, バイアスと不均衡データの緩和などにある。
AffectNetをベースとして,次世代の表情データセットであるAffectNet+を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-29T19:57:10Z) - UniEmoX: Cross-modal Semantic-Guided Large-Scale Pretraining for Universal Scene Emotion Perception [8.54013419046987]
視覚的感情分析のためのクロスモーダルな意味誘導型大規模事前学習フレームワークUniEmoXを紹介する。
UniEmoXは、ペア画像と未ペア画像テキストの類似性を利用して、CLIPモデルから豊富な意味知識を抽出し、感情的な埋め込み表現を強化する。
Emo8というタイトルの視覚的感情的データセットを開発し、ほとんどすべての感情的シーンをカバーしています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-27T16:12:51Z) - Affective Behaviour Analysis via Integrating Multi-Modal Knowledge [24.74463315135503]
ABAW(Affective Behavior Analysis in-wild)の第6回コンペティションでは、Aff-Wild2、Hum-Vidmimic2、C-EXPR-DBデータセットが使用されている。
本稿では,Valence-Arousal (VA) Estimation, Expression (EXPR) Recognition, Action Unit (AU) Detection, Compound Expression (CE) Recognition, Emotional Mimicry Intensity (EMI) Estimationの5つの競合トラックについて提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-16T06:26:43Z) - From Static to Dynamic: Adapting Landmark-Aware Image Models for Facial Expression Recognition in Videos [88.08209394979178]
野生における動的表情認識(DFER)は、データ制限によって依然として妨げられている。
抽出された顔のランドマーク認識機能に暗黙的に符号化された既存のSFER知識と動的情報を活用する新しい静的・動的モデル(S2D)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-09T03:16:09Z) - CIAO! A Contrastive Adaptation Mechanism for Non-Universal Facial
Expression Recognition [80.07590100872548]
本稿では、顔エンコーダの最後の層に異なるデータセットの特定の感情特性を適応させるメカニズムであるContrastive Inhibitory Adaptati On(CIAO)を提案する。
CIAOは、非常にユニークな感情表現を持つ6つの異なるデータセットに対して、表情認識性能が改善されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-10T15:46:05Z) - SOLVER: Scene-Object Interrelated Visual Emotion Reasoning Network [83.27291945217424]
画像から感情を予測するために,SOLVER(Scene-Object Interrelated Visual Emotion Reasoning Network)を提案する。
異なるオブジェクト間の感情関係を掘り下げるために、まずセマンティックな概念と視覚的特徴に基づいて感情グラフを構築します。
また、シーンとオブジェクトを統合するScene-Object Fusion Moduleを設計し、シーンの特徴を利用して、提案したシーンベースのアテンションメカニズムでオブジェクトの特徴の融合プロセスを導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-24T02:41:41Z) - Prior Aided Streaming Network for Multi-task Affective Recognitionat the
2nd ABAW2 Competition [9.188777864190204]
我々は第2回ABAW2コンペティション(ABAW2コンペティション)に応募する。
異なる感情表現を扱う際に,マルチタスク・ストリーミング・ネットワークを提案する。
我々は、先行知識として高度な表情埋め込みを活用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-08T09:35:08Z) - Affect2MM: Affective Analysis of Multimedia Content Using Emotion
Causality [84.69595956853908]
本稿では,マルチメディアコンテンツを対象とした時系列感情予測学習手法であるAffect2MMを提案する。
私たちの目標は、現実の人間中心の状況や行動でキャラクターが描く様々な感情を自動的に捉えることです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-11T09:07:25Z) - Modality-Transferable Emotion Embeddings for Low-Resource Multimodal
Emotion Recognition [55.44502358463217]
本稿では、上記の問題に対処するため、感情を埋め込んだモダリティ変換可能なモデルを提案する。
我々のモデルは感情カテゴリーのほとんどで最先端のパフォーマンスを達成する。
私たちのモデルは、目に見えない感情に対するゼロショットと少数ショットのシナリオにおいて、既存のベースラインよりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-21T06:10:39Z) - Context Based Emotion Recognition using EMOTIC Dataset [22.631542327834595]
EMOTIC(エモティック)は, 感情に注意を喚起された人々のイメージのデータセットである。
EMOTICデータセットを使用して、感情認識のためのさまざまなCNNモデルをトレーニングする。
その結果,情緒状態を自動的に認識するためにシーンコンテキストが重要な情報を提供することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-30T12:38:50Z) - Learning to Augment Expressions for Few-shot Fine-grained Facial
Expression Recognition [98.83578105374535]
顔表情データベースF2EDについて述べる。
顔の表情は119人から54人まで、200万枚以上の画像が含まれている。
実世界のシナリオでは,不均一なデータ分布やサンプルの欠如が一般的であるので,数発の表情学習の課題を評価する。
顔画像合成のための統合されたタスク駆動型フレームワークであるComposeal Generative Adversarial Network (Comp-GAN) 学習を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-17T03:26:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。