論文の概要: Semantic Data Augmentation for Long-tailed Facial Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17254v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 09:31:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:36:59.384537
• Title: Semantic Data Augmentation for Long-tailed Facial Expression Recognition
• Title（参考訳）: 長期表情認識のための意味的データ拡張
• Authors: Zijian Li, Yan Wang, Bowen Guan, JianKai Yin,
• Abstract要約: 本稿では,表情認識のための新しい意味拡張手法を提案する。 私たちのメソッドは、FERタスクだけでなく、より多様なデータハングリーシナリオでも使用できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.912577183275402
• License:
• Abstract: Facial Expression Recognition has a wide application prospect in social robotics, health care, driver fatigue monitoring, and many other practical scenarios. Automatic recognition of facial expressions has been extensively studied by the Computer Vision research society. But Facial Expression Recognition in real-world is still a challenging task, partially due to the long-tailed distribution of the dataset. Many recent studies use data augmentation for Long-Tailed Recognition tasks. In this paper, we propose a novel semantic augmentation method. By introducing randomness into the encoding of the source data in the latent space of VAE-GAN, new samples are generated. Then, for facial expression recognition in RAF-DB dataset, we use our augmentation method to balance the long-tailed distribution. Our method can be used in not only FER tasks, but also more diverse data-hungry scenarios.
• Abstract（参考訳）: 表情認識は、社会ロボティクス、医療、運転疲労モニタリング、その他多くの実践的なシナリオにおいて幅広い応用の見通しを持っている。 表情の自動認識はコンピュータビジョン研究協会によって広く研究されている。 しかし、実世界の表情認識は、部分的にはデータセットの長い尾の分布のために、依然として難しい課題である。 近年の多くの研究では、Long-Tailed Recognitionタスクにデータ拡張を使用している。 本稿では,新しい意味拡張法を提案する。 VAE-GANの潜伏空間におけるソースデータの符号化にランダム性を導入することにより、新しいサンプルを生成する。 次に、RAF-DBデータセットにおける表情認識のために、長い尾の分布のバランスをとるために拡張法を用いる。 私たちのメソッドは、FERタスクだけでなく、より多様なデータハングリーシナリオでも使用できます。

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