論文の概要: AffectSRNet : Facial Emotion-Aware Super-Resolution Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09932v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 06:02:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:45:57.466445
• Title: AffectSRNet : Facial Emotion-Aware Super-Resolution Network
• Title（参考訳）: AffectSRNet : 表情認識型スーパーリゾリューションネットワーク
• Authors: Syed Sameen Ahmad Rizvi, Soham Kumar, Aryan Seth, Pratik Narang,
• Abstract要約: AffectSRNetは表情認識のための新しい感情認識超解像フレームワークである。 本稿では,表現保存損失関数を用いて,画像の解像度と表現精度のギャップを埋める手法を提案する。 AffectSRNetは、視覚的品質と感情の忠実度の両方において、既存のFSRアプローチよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.295131292624206
• License:
• Abstract: Facial expression recognition (FER) systems in low-resolution settings face significant challenges in accurately identifying expressions due to the loss of fine-grained facial details. This limitation is especially problematic for applications like surveillance and mobile communications, where low image resolution is common and can compromise recognition accuracy. Traditional single-image face super-resolution (FSR) techniques, however, often fail to preserve the emotional intent of expressions, introducing distortions that obscure the original affective content. Given the inherently ill-posed nature of single-image super-resolution, a targeted approach is required to balance image quality enhancement with emotion retention. In this paper, we propose AffectSRNet, a novel emotion-aware super-resolution framework that reconstructs high-quality facial images from low-resolution inputs while maintaining the intensity and fidelity of facial expressions. Our method effectively bridges the gap between image resolution and expression accuracy by employing an expression-preserving loss function, specifically tailored for FER applications. Additionally, we introduce a new metric to assess emotion preservation in super-resolved images, providing a more nuanced evaluation of FER system performance in low-resolution scenarios. Experimental results on standard datasets, including CelebA, FFHQ, and Helen, demonstrate that AffectSRNet outperforms existing FSR approaches in both visual quality and emotion fidelity, highlighting its potential for integration into practical FER applications. This work not only improves image clarity but also ensures that emotion-driven applications retain their core functionality in suboptimal resolution environments, paving the way for broader adoption in FER systems.
• Abstract（参考訳）: 低解像度設定における顔表情認識(FER)システムは、きめ細かい顔の詳細が失われることにより、表情を正確に識別する上で重要な課題に直面している。 この制限は、低い画像解像度が一般的であり、認識精度を損なう可能性がある、監視やモバイル通信のようなアプリケーションに特に問題となる。 しかし、伝統的な単一イメージの顔の超解像(FSR)技術は、しばしば表現の感情的な意図を保たず、元の感情的内容を隠蔽する歪みを導入した。 単一像超解像の本質的に不適切な性質を考えると、画像品質向上と感情保持のバランスをとるためにターゲットとなるアプローチが必要である。 本稿では,表情の強さと忠実さを維持しつつ,低解像度入力から高品質な顔画像を再構成する,感情認識型超解像フレームワークAffectSRNetを提案する。 本稿では,表現保存損失関数を用いて画像解像度と表現精度のギャップを効果的に埋める手法を提案する。 さらに、超解像における感情の保存性を評価するための新しい指標を導入し、低分解能シナリオにおけるFERシステムの性能をより微妙に評価する。 CelebA、FFHQ、Helenといった標準データセットの実験結果は、AffectSRNetが視覚的品質と感情の忠実性の両方において既存のFSRアプローチよりも優れており、実際のFERアプリケーションに統合される可能性を強調している。 この作業は、画像の明快さを改善するだけでなく、感情駆動型アプリケーションが最適下限の解像度環境でコア機能を保ち、FERシステムに広く採用する道を開くことを保証する。

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