論文の概要: Towards Synthetic Data Generation for Improved Pain Recognition in Videos under Patient Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16382v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 18:33:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 08:41:00.692280
• Title: Towards Synthetic Data Generation for Improved Pain Recognition in Videos under Patient Constraints
• Title（参考訳）: 患者制約下のビデオにおける痛み認識改善のための合成データ生成に向けて
• Authors: Jonas Nasimzada, Jens Kleesiek, Ken Herrmann, Alina Roitberg, Constantin Seibold,
• Abstract要約: 本研究では、合成データを活用して、ビデオに基づく痛み認識モデルを強化する新しいアプローチを提案する。 本稿では,小さな参加者プールからニュアンスな顔の動きを捉え,リアルな3次元顔モデルを合成するパイプラインを提案する。 このプロセスは8,600個の合成顔を生成し、様々な角度と視点から本物の痛み表現を正確に反映する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.515273901289472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recognizing pain in video is crucial for improving patient-computer interaction systems, yet traditional data collection in this domain raises significant ethical and logistical challenges. This study introduces a novel approach that leverages synthetic data to enhance video-based pain recognition models, providing an ethical and scalable alternative. We present a pipeline that synthesizes realistic 3D facial models by capturing nuanced facial movements from a small participant pool, and mapping these onto diverse synthetic avatars. This process generates 8,600 synthetic faces, accurately reflecting genuine pain expressions from varied angles and perspectives. Utilizing advanced facial capture techniques, and leveraging public datasets like CelebV-HQ and FFHQ-UV for demographic diversity, our new synthetic dataset significantly enhances model training while ensuring privacy by anonymizing identities through facial replacements. Experimental results demonstrate that models trained on combinations of synthetic data paired with a small amount of real participants achieve superior performance in pain recognition, effectively bridging the gap between synthetic simulations and real-world applications. Our approach addresses data scarcity and ethical concerns, offering a new solution for pain detection and opening new avenues for research in privacy-preserving dataset generation. All resources are publicly available to encourage further innovation in this field.
• Abstract（参考訳）: ビデオの痛みを認識することは、患者とコンピュータのインタラクションシステムを改善するために重要であるが、この領域における伝統的なデータ収集は、重大な倫理的および論理的課題を提起する。 本研究は、ビデオに基づく痛み認識モデルを強化するために合成データを活用する新しいアプローチを導入し、倫理的かつスケーラブルな代替手段を提供する。 本稿では,小さな参加者プールからニュアンスな顔の動きを捉え,それらを多様な合成アバターにマッピングすることで,現実的な3次元顔モデルを生成するパイプラインを提案する。 このプロセスは8,600個の合成顔を生成し、様々な角度と視点から本物の痛み表現を正確に反映する。 高度な顔認識技術を活用し、人口多様性のためにCelebV-HQやFFHQ-UVといった公開データセットを活用することで、新しい合成データセットは、モデルのトレーニングを大幅に強化するとともに、顔の置換を通じてIDを匿名化することで、プライバシを確保する。 実験により,少量の実際の参加者と組み合わせた合成データの組み合わせで訓練したモデルは,痛み認識の優れた性能を達成し,人工シミュレーションと実世界の応用のギャップを効果的に埋めることを示した。 当社のアプローチでは、データ不足と倫理的懸念に対処し、痛み検出のための新たなソリューションを提供し、プライバシ保護データセット生成の研究のための新たな道を開く。 この分野でのさらなるイノベーションを促進するために、すべてのリソースが公開されています。

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