論文の概要: Design of an Expression Recognition Solution Employing the Global Channel-Spatial Attention Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11935v1
• Date: Sat, 15 Mar 2025 00:59:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:31:43.187535
• Title: Design of an Expression Recognition Solution Employing the Global Channel-Spatial Attention Mechanism
• Title（参考訳）: グローバルチャネル空間アテンション機構を用いた表現認識ソリューションの設計
• Authors: Jun Yu, Yang Zheng, Lei Wang, Yongqi Wang, Shengfan Xu,
• Abstract要約: 本稿では,ABAW(Affective Behavior Analysis in the Wild)コンペティションについて紹介する。 音声と画像の特徴処理を強化するため,大域的チャネル,空間的アテンション,中央値,空間的アテンションが向上するチャネルアテンションを提案する。 第6回ABAWコンペティションの表情認識タスクでは,オフィシャル検証において優れた結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.506800500772734
• License:
• Abstract: Facial expression recognition is a challenging classification task with broad application prospects in the field of human - computer interaction. This paper aims to introduce the methods of our upcoming 8th Affective Behavior Analysis in the Wild (ABAW) competition to be held at CVPR2025. To address issues such as low recognition accuracy caused by subtle expression changes and multi - scales in facial expression recognition in videos, we propose global channel - spatial attention and median - enhanced spatial - channel attention to strengthen feature processing for speech and images respectively. Secondly, to fully utilize the complementarity between the speech and facial expression modalities, a speech - and - facial - expression key - frame alignment technique is adopted to calculate the weights of speech and facial expressions. These weights are input into the feature fusion layer for multi - scale dilated fusion, which effectively improves the recognition rate of facial expression recognition. In the facial expression recognition task of the 6th ABAW competition, our method achieved excellent results on the official validation set, which fully demonstrates the effectiveness and competitiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 表情認識は、人間とコンピュータの相互作用の分野で幅広い応用可能性を持つ、困難な分類課題である。 本稿では,CVPR2025で開催される第8回ABAWコンペティションについて紹介する。 ビデオにおける表情の微妙な変化による認識精度の低下やマルチスケール化といった問題に対処するため,音声と画像の特徴処理を強化するために,グローバルチャネル,空間的注意度,中央値,空間的注意度を向上するチャンネルアテンションを提案する。 第二に、音声と表情の相補性を完全に活用するために、音声と表情の重みを計算するために、フレームアライメント技術が採用されている。 これらの重みはマルチスケール拡張融合のための特徴融合層に入力され、顔認識の認識率を効果的に向上させる。 第6回ABAWコンペティションの表情認識タスクにおいて,提案手法の有効性と競争性を十分に証明した公式検証セットにおいて,優れた結果を得た。

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