論文の概要: Design of an Expression Recognition Solution Based on the Global Channel-Spatial Attention Mechanism and Proportional Criterion Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11935v3
• Date: Fri, 21 Mar 2025 09:31:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 13:34:24.047318
• Title: Design of an Expression Recognition Solution Based on the Global Channel-Spatial Attention Mechanism and Proportional Criterion Fusion
• Title（参考訳）: グローバルチャネル空間アテンション機構と部分的基準融合に基づく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,第8回ABAWコンペティションで採用する手法を紹介する。 残差ハイブリッド畳み込みニューラルネットワークとマルチブランチ畳み込みニューラルネットワークに基づいて,画像列と音声列の特徴抽出モデルを設計する。 第8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・バリデーション・セットの3位にランクインした。
• 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 that holds broad application prospects in the field of human-computer interaction. This paper aims to introduce the method we will adopt in the 8th Affective and Behavioral Analysis in the Wild (ABAW) Competition, which will be held during the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) in 2025.First of all, we apply the frequency masking technique and the method of extracting data at equal time intervals to conduct targeted processing on the original videos. Then, based on the residual hybrid convolutional neural network and the multi-branch convolutional neural network respectively, we design feature extraction models for image and audio sequences. In particular, we propose a global channel-spatial attention mechanism to enhance the features initially extracted from both the audio and image modalities respectively.Finally, we adopt a decision fusion strategy based on the proportional criterion to fuse the classification results of the two single modalities, obtain an emotion probability vector, and output the final emotional classification. We also design a coarse - fine granularity loss function to optimize the performance of the entire network, which effectively improves the accuracy of facial expression recognition.In the facial expression recognition task of the 8th ABAW Competition, our method ranked third on the official validation set. This result fully confirms the effectiveness and competitiveness of the method we have proposed.
• Abstract（参考訳）: 顔の表情認識は、人間とコンピュータの相互作用の分野における幅広い応用可能性を保持する、困難な分類課題である。 本稿では,2025年のコンピュータビジョン・パターン認識会議(CVPR)で開催される第8回ABAWコンペティションで採用する手法を紹介する。 そして,残差ハイブリッド畳み込みニューラルネットワークとマルチブランチ畳み込みニューラルネットワークに基づいて,画像列と音声列の特徴抽出モデルを設計する。 特に,2つの単一モードの分類結果を融合させ,感情確率ベクトルを取得し,最終的な感情分類を出力するために,比例基準に基づく決定融合戦略を採用する。 また,第8回ABAWコンペティションの表情認識タスクにおいて,ネットワーク全体の性能を最適化する粗粒度損失関数を設計し,表情認識の精度を効果的に向上させる。 この結果は,提案した手法の有効性と競争性を完全に裏付けるものである。

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