Fugu-MT 論文翻訳(概要): A survey on Graph Deep Representation Learning for Facial Expression Recognition

論文の概要: A survey on Graph Deep Representation Learning for Facial Expression Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08472v1
Date: Wed, 13 Nov 2024 09:46:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-14 16:11:11.941987
Title: A survey on Graph Deep Representation Learning for Facial Expression Recognition
Title（参考訳）: 表情認識のためのグラフ深部表現学習に関する調査
Authors: Théo Gueuret, Akrem Sellami, Chaabane Djeraba,
Abstract要約: グラフ表現学習(GRL)を通して表情認識(FER)に適用される様々な手法について深く考察する。本稿では,FERの課題とグラフ表現とGRLの概念を紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.225739953805382
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Abstract: This comprehensive review delves deeply into the various methodologies applied to facial expression recognition (FER) through the lens of graph representation learning (GRL). Initially, we introduce the task of FER and the concepts of graph representation and GRL. Afterward, we discuss some of the most prevalent and valuable databases for this task. We explore promising approaches for graph representation in FER, including graph diffusion, spatio-temporal graphs, and multi-stream architectures. Finally, we identify future research opportunities and provide concluding remarks.
Abstract（参考訳）: 本総説は,表情認識(FER)に適用される様々な手法を,グラフ表現学習(GRL)のレンズを通して深く掘り下げるものである。まず、FERのタスクとグラフ表現とGRLの概念を紹介する。その後、このタスクで最も普及し、価値のあるデータベースについて論じる。 FERにおけるグラフ表現への有望なアプローチとして,グラフ拡散,時空間グラフ,マルチストリームアーキテクチャについて検討する。最後に,今後の研究機会を特定し,結論を述べる。

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