論文の概要: A Benchmark for Incremental Micro-expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19111v2
• Date: Mon, 03 Feb 2025 08:14:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 12:43:33.657173
• Title: A Benchmark for Incremental Micro-expression Recognition
• Title（参考訳）: インクリメンタルマイクロ圧縮認識のためのベンチマーク
• Authors: Zhengqin Lai, Xiaopeng Hong, Yabin Wang, Xiaobai Li,
• Abstract要約: インクリメンタルなマイクロ圧縮認識に特化して設計された最初のベンチマークを紹介する。 我々は、現実世界のシナリオを反映するために、注意深くキュレートされた学習順序でシーケンシャルデータセットを編成する。 このベンチマークは、インクリメンタルなマイクロ圧縮認識研究の基盤となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.36178987961989
• License:
• Abstract: Micro-expression recognition plays a pivotal role in understanding hidden emotions and has applications across various fields. Traditional recognition methods assume access to all training data at once, but real-world scenarios involve continuously evolving data streams. To respond to the requirement of adapting to new data while retaining previously learned knowledge, we introduce the first benchmark specifically designed for incremental micro-expression recognition. Our contributions include: Firstly, we formulate the incremental learning setting tailored for micro-expression recognition. Secondly, we organize sequential datasets with carefully curated learning orders to reflect real-world scenarios. Thirdly, we define two cross-evaluation-based testing protocols, each targeting distinct evaluation objectives. Finally, we provide six baseline methods and their corresponding evaluation results. This benchmark lays the groundwork for advancing incremental micro-expression recognition research. All source code used in this study will be publicly available at https://github.com/ZhengQinLai/IMER-benchmark.
• Abstract（参考訳）: マイクロ圧縮認識は、隠れた感情を理解する上で重要な役割を担い、様々な分野に応用されている。 従来の認識方法は、一度にすべてのトレーニングデータへのアクセスを前提としていますが、現実のシナリオでは、継続的に進化するデータストリームが伴います。 従来の知識を維持しつつ新しいデータに適応する必要性に対応するために,我々は,インクリメンタルなマイクロ圧縮認識に特化して設計された最初のベンチマークを導入する。 まず、マイクロ圧縮認識に適した漸進的な学習設定を定式化します。 第2に、実世界のシナリオを反映するために、注意深くキュレートされた学習順序付きシーケンシャルデータセットを整理する。 第3に、2つのクロス評価ベースのテストプロトコルを定義し、それぞれが異なる評価目標をターゲットにしている。 最後に,6つのベースライン法とその評価結果について述べる。 このベンチマークは、インクリメンタルなマイクロ圧縮認識研究の基盤となる。 この研究で使用されるソースコードはすべて、https://github.com/ZhengQinLai/IMER-benchmarkで公開されている。

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