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 14:56:57.619895
• 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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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。

関連論文リスト

• Multi-modal Speech Emotion Recognition via Feature Distribution Adaptation Network [12.200776612016698]
  本稿では,特徴分布適応ネットワーク(Feature Distribution Adapted Network)と呼ばれる新しい深層帰納学習フレームワークを提案する。 本手法は,感情の一貫した表現を得るために,深層移動学習戦略を用いて視覚的特徴分布と音声的特徴分布を整列させることを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T13:13:30Z)
• A visualization method for data domain changes in CNN networks and the optimization method for selecting thresholds in classification tasks [1.1118946307353794]
  Face Anti-Spoofing (FAS) は、顔認識技術のセキュリティを維持する上で重要な役割を担っている。 偽造顔生成技術の台頭に伴い、デジタル編集された顔が反偽造に直面する課題がエスカレートしている。 本稿では,データセット上での予測結果を可視化することにより,モデルのトレーニング結果を直感的に反映する可視化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T03:12:17Z)
• Emotic Masked Autoencoder with Attention Fusion for Facial Expression Recognition [1.4374467687356276]
  本稿では,MAE-Face self-supervised learning (SSL) 法と多視点融合注意機構を組み合わせた表現分類手法を提案する。 我々は、重要な顔の特徴を強調表示して、そのような機能がモデルのガイドとして機能するかどうかを判断することを目的とした、実装が容易でトレーニングなしのフレームワークを提案する。 Aff-wild2データセットにおけるモデル性能の改善により,本手法の有効性が検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T16:21:47Z)
• Exploring Facial Expression Recognition through Semi-Supervised Pretraining and Temporal Modeling [8.809586885539002]
  本稿では,第6回ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild)コンペティションについて述べる。 第6回ABAWコンペティションでは,オフィシャル検証セットにおいて優れた結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T16:36:54Z)
• Realistic Speech-to-Face Generation with Speech-Conditioned Latent Diffusion Model with Face Prior [13.198105709331617]
  本稿では,SCLDMと呼ばれる音声合成遅延拡散モデルを利用した音声合成フレームワークを提案する。 これは、音声対面生成のための拡散モデルの例外的モデリング機能を利用する最初の試みである。 提案手法は,最先端の手法よりも話者のアイデンティティを保ちながら,よりリアルな顔画像を生成することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T07:44:49Z)
• Learning Diversified Feature Representations for Facial Expression Recognition in the Wild [97.14064057840089]
  本稿では,CNN層が抽出した顔表情認識アーキテクチャの特徴を多様化する機構を提案する。 AffectNet,FER+,RAF-DBの3つの顔表情認識実験の結果,本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T19:25:28Z)
• CIAO! A Contrastive Adaptation Mechanism for Non-Universal Facial Expression Recognition [80.07590100872548]
  本稿では、顔エンコーダの最後の層に異なるデータセットの特定の感情特性を適応させるメカニズムであるContrastive Inhibitory Adaptati On(CIAO)を提案する。 CIAOは、非常にユニークな感情表現を持つ6つの異なるデータセットに対して、表情認識性能が改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-10T15:46:05Z)
• Audio-visual multi-channel speech separation, dereverberation and recognition [70.34433820322323]
  本稿では,音声-視覚的多チャンネル音声分離,デバーベレーション,認識手法を提案する。 音声を用いた場合の視覚的モダリティの利点は、2つのニューラルデバーベレーションアプローチでのみ示される。 LRS2データセットを用いて行った実験から,提案手法がベースラインよりも優れていたことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T04:16:03Z)
• A cross-modal fusion network based on self-attention and residual structure for multimodal emotion recognition [7.80238628278552]
  マルチモーダル感情認識のための自己注意構造と残像構造(CFN-SR)に基づく新たなクロスモーダル融合ネットワークを提案する。 提案手法の有効性を検証するため,RAVDESSデータセットを用いて実験を行った。 実験結果から,提案したCFN-SRは最先端技術を実現し,精度が75.76%,パラメータが26.30Mであることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T12:24:03Z)
• Improved Speech Emotion Recognition using Transfer Learning and Spectrogram Augmentation [56.264157127549446]
  音声感情認識(SER)は、人間とコンピュータの相互作用において重要な役割を果たす課題である。 SERの主な課題の1つは、データの不足である。 本稿では,スペクトログラム拡張と併用した移動学習戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-05T10:39:39Z)
• Hierarchical Deep CNN Feature Set-Based Representation Learning for Robust Cross-Resolution Face Recognition [59.29808528182607]
  クロスリゾリューション顔認識(CRFR)は、インテリジェントな監視およびバイオメトリックフォレンジックにおいて重要である。 既存の浅層学習と深層学習に基づく手法は、HR-LR対を共同特徴空間にマッピングすることに焦点を当てている。 本研究では,多レベル深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の機能を完全に活用し,堅牢なCRFRを実現することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T14:03:42Z)
• Facial Expressions as a Vulnerability in Face Recognition [73.85525896663371]
  本研究では,顔認識システムのセキュリティ脆弱性としての表情バイアスについて検討する。 本稿では,表情バイアスが顔認識技術の性能に与える影響を包括的に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T18:12:41Z)
• Adversarial Bipartite Graph Learning for Video Domain Adaptation [50.68420708387015]
  ドメイン適応技術は,異なる領域間のモデルを適応させることに重点を置いているが,ビデオ認識領域ではめったに研究されていない。 近年,映像のソースと対象映像の表現を統一するために,対角学習を活用する視覚領域適応はビデオにはあまり効果がない。 本稿では,ソースとターゲットの相互作用を直接モデル化するAdversarial Bipartite Graph (ABG)学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T03:48:41Z)
• Joint Deep Learning of Facial Expression Synthesis and Recognition [97.19528464266824]
  顔表情の合成と認識を効果的に行うための新しい統合深層学習法を提案する。 提案手法は, 2段階の学習手順を伴い, まず, 表情の異なる顔画像を生成するために, 表情合成生成対向ネットワーク (FESGAN) を事前訓練する。 実画像と合成画像間のデータバイアスの問題を軽減するために,新しい実データ誘導バックプロパゲーション(RDBP)アルゴリズムを用いたクラス内損失を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-06T10:56:00Z)
• Continuous Emotion Recognition via Deep Convolutional Autoencoder and Support Vector Regressor [70.2226417364135]
  マシンはユーザの感情状態を高い精度で認識できることが不可欠である。 ディープニューラルネットワークは感情を認識する上で大きな成功を収めている。 表情認識に基づく連続的感情認識のための新しいモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-31T17:47:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。