論文の概要: LLDif: Diffusion Models for Low-light Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04235v1
• Date: Thu, 8 Aug 2024 05:41:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 16:29:12.451076
• Title: LLDif: Diffusion Models for Low-light Emotion Recognition
• Title（参考訳）: LLDif:低照度感情認識のための拡散モデル
• Authors: Zhifeng Wang, Kaihao Zhang, Ramesh Sankaranarayana,
• Abstract要約: 本稿では,超低照度(LL)環境に適した新しい拡散型表情認識(FER)フレームワークであるLDDifを紹介する。 このような条件下で撮影された画像は、しばしば低明度でコントラストが著しく減少し、従来の手法に挑戦する。 LLDifは、ラベル対応CLIP(LA-CLIP)、埋め込み事前ネットワーク(PNET)、低照度画像のノイズに対処するトランスフォーマーベースのネットワークを組み合わせた、新しい2段階のトレーニングプロセスでこれらの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.095166627983566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces LLDif, a novel diffusion-based facial expression recognition (FER) framework tailored for extremely low-light (LL) environments. Images captured under such conditions often suffer from low brightness and significantly reduced contrast, presenting challenges to conventional methods. These challenges include poor image quality that can significantly reduce the accuracy of emotion recognition. LLDif addresses these issues with a novel two-stage training process that combines a Label-aware CLIP (LA-CLIP), an embedding prior network (PNET), and a transformer-based network adept at handling the noise of low-light images. The first stage involves LA-CLIP generating a joint embedding prior distribution (EPD) to guide the LLformer in label recovery. In the second stage, the diffusion model (DM) refines the EPD inference, ultilising the compactness of EPD for precise predictions. Experimental evaluations on various LL-FER datasets have shown that LLDif achieves competitive performance, underscoring its potential to enhance FER applications in challenging lighting conditions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,超低照度(LL)環境に適した新しい拡散型表情認識(FER)フレームワークであるLDDifを紹介する。 このような条件下で撮影された画像は、しばしば明度が低く、コントラストが著しく減少し、従来の手法に挑戦する。 これらの課題には、感情認識の精度を大幅に低下させる画像品質の低下が含まれる。 LLDifは、ラベル対応CLIP(LA-CLIP)、埋め込み前ネットワーク(PNET)、低照度画像のノイズに対処するトランスフォーマーベースのネットワークを組み合わせた、新しい2段階のトレーニングプロセスでこれらの問題に対処する。 第1段階は、ラベル回復においてLLformerを導くために、LA-CLIPが共同埋め込み事前分布(EPD)を生成することである。 第2段階では拡散モデル(DM)がEPD推論を洗練し、EPDのコンパクトさを正確に予測する。 様々なLL-FERデータセットの実験的評価により、LDDifは競合性能を達成し、難解な照明条件下でFERアプリケーションを強化する可能性を示している。

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