論文の概要: GReFEL: Geometry-Aware Reliable Facial Expression Learning under Bias and Imbalanced Data Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15927v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 11:55:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:47.696388
• Title: GReFEL: Geometry-Aware Reliable Facial Expression Learning under Bias and Imbalanced Data Distribution
• Title（参考訳）: GReFEL: バイアスと不均衡データを用いた画像認識型顔表情学習
• Authors: Azmine Toushik Wasi, Taki Hasan Rafi, Raima Islam, Karlo Serbetar, Dong Kyu Chae,
• Abstract要約: 信頼性のある表情学習には、表情の特徴を効果的に学習することが含まれる。 現在のシステムは、独特の顔の構造、動き、トーン、人口統計などにより、人の表情のばらつきが原因で、FELタスクに苦慮している。 我々はGReFELを導入し、視覚変換器と顔形状認識アンカーベースの信頼性バランスモジュールを導入した。 本手法は, クラス内差, クラス間類似性, スケール感度による偏りとラベルのずれを調整し, 包括的, 正確, 信頼性の高い表情予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.648318448953635
• License:
• Abstract: Reliable facial expression learning (FEL) involves the effective learning of distinctive facial expression characteristics for more reliable, unbiased and accurate predictions in real-life settings. However, current systems struggle with FEL tasks because of the variance in people's facial expressions due to their unique facial structures, movements, tones, and demographics. Biased and imbalanced datasets compound this challenge, leading to wrong and biased prediction labels. To tackle these, we introduce GReFEL, leveraging Vision Transformers and a facial geometry-aware anchor-based reliability balancing module to combat imbalanced data distributions, bias, and uncertainty in facial expression learning. Integrating local and global data with anchors that learn different facial data points and structural features, our approach adjusts biased and mislabeled emotions caused by intra-class disparity, inter-class similarity, and scale sensitivity, resulting in comprehensive, accurate, and reliable facial expression predictions. Our model outperforms current state-of-the-art methodologies, as demonstrated by extensive experiments on various datasets.
• Abstract（参考訳）: 信頼性のある表情学習(英語版)(FEL)は、現実の環境でより信頼性が高く、偏りがなく、正確な予測を行うために、表情の特徴を効果的に学習することを含む。 しかし、現在のシステムでは、表情の独特の構造、動き、トーン、人口動態の相違により、FELタスクに苦慮している。 バイアス付きデータセットと不均衡なデータセットは、この課題を複雑にし、誤った予測ラベルとバイアス付き予測ラベルを生み出します。 これらの課題に対処するために、GReFELを導入し、顔表現学習における不均衡なデータ分布、バイアス、不確実性に対処するために、視覚変換器と顔幾何対応アンカーベースの信頼性バランスモジュールを利用する。 局所的およびグローバルなデータと、異なる顔データポイントと構造的特徴を学習するアンカーを統合することで、クラス内格差、クラス間類似性、スケール感度に起因する偏見とラベルのずれを調整し、包括的で正確で信頼性の高い表情予測を行う。 我々のモデルは、様々なデータセットに関する広範な実験によって示されるように、現在の最先端の方法論よりも優れています。

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