Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pairwise Discernment of AffectNet Expressions with ArcFace

論文の概要: Pairwise Discernment of AffectNet Expressions with ArcFace

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01860v1
Date: Sun, 01 Dec 2024 10:18:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-04 15:44:45.909677
Title: Pairwise Discernment of AffectNet Expressions with ArcFace
Title（参考訳）: ArcFaceを用いたAffectNet表現のペアワイズ識別
Authors: Dylan Waldner, Shyamal Mitra,
Abstract要約: 本研究は、顔の感情認識(FER)を通して人間の感情を認識するコンピュータを教えるための予備的なステップである。その結果,同調的ドメイン伝達学習の価値,顔の感情パターンを学習する際のデータセットの不均衡による課題,FERタスクにおけるモデル性能を高めるためのペアワイズ学習の有効性が明らかになった。
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Abstract: This study takes a preliminary step toward teaching computers to recognize human emotions through Facial Emotion Recognition (FER). Transfer learning is applied using ResNeXt, EfficientNet models, and an ArcFace model originally trained on the facial verification task, leveraging the AffectNet database, a collection of human face images annotated with corresponding emotions. The findings highlight the value of congruent domain transfer learning, the challenges posed by imbalanced datasets in learning facial emotion patterns, and the effectiveness of pairwise learning in addressing class imbalances to enhance model performance on the FER task.
Abstract（参考訳）: 本研究は、顔の感情認識(FER)を通して、人間の感情を認識するためのコンピュータを教えるための予備的なステップである。転送学習は、ResNeXt、EfficientNetモデル、および、もともと顔認証タスクで訓練されたArcFaceモデルを使用して適用され、AffectNetデータベースを利用する。その結果,同調的ドメイン伝達学習の価値,顔の感情パターンを学習する際の不均衡データセットによる課題,FERタスクにおけるモデル性能を高めるためにクラス不均衡に対処する際のペアワイズ学習の有効性が明らかになった。

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