論文の概要: Infused Suppression Of Magnification Artefacts For Micro-AU Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09326v1
- Date: Sat, 12 Apr 2025 20:08:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-15 16:52:14.511456
- Title: Infused Suppression Of Magnification Artefacts For Micro-AU Detection
- Title（参考訳）: マイクロAU検出のためのマグニチュードアーティファクトの注入抑制
- Authors: Huai-Qian Khor, Yante Li, Xingxun Jiang, Guoying Zhao,
- Abstract要約: 顔の微小表現は自然に、短く、微妙な顔の動きであり、基礎となる、抑制された感情を明らかにする。
マイクロ・エクスプレッション分析の難しさの1つは、顔の動きが微妙で短くなっていることである。
本稿では,アクション・ユニット(AU)学習を制約するために動作コンテキストを活用する一元的特徴注入フレームワークであるInfuseNetを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.541798482576326
- License:
- Abstract: Facial micro-expressions are spontaneous, brief and subtle facial motions that unveil the underlying, suppressed emotions. Detecting Action Units (AUs) in micro-expressions is crucial because it yields a finer representation of facial motions than categorical emotions, effectively resolving the ambiguity among different expressions. One of the difficulties in micro-expression analysis is that facial motions are subtle and brief, thereby increasing the difficulty in correlating facial motion features to AU occurrence. To bridge the subtlety issue, flow-related features and motion magnification are a few common approaches as they can yield descriptive motion changes and increased motion amplitude respectively. While motion magnification can amplify the motion changes, it also accounts for illumination changes and projection errors during the amplification process, thereby creating motion artefacts that confuse the model to learn inauthentic magnified motion features. The problem is further aggravated in the context of a more complicated task where more AU classes are analyzed in cross-database settings. To address this issue, we propose InfuseNet, a layer-wise unitary feature infusion framework that leverages motion context to constrain the Action Unit (AU) learning within an informative facial movement region, thereby alleviating the influence of magnification artefacts. On top of that, we propose leveraging magnified latent features instead of reconstructing magnified samples to limit the distortion and artefacts caused by the projection inaccuracy in the motion reconstruction process. Via alleviating the magnification artefacts, InfuseNet has surpassed the state-of-the-art results in the CD6ME protocol. Further quantitative studies have also demonstrated the efficacy of motion artefacts alleviation.
- Abstract（参考訳）: 顔の微小表現は自然に、短く、微妙な顔の動きであり、基礎となる、抑制された感情を明らかにする。
マイクロ表現における行動単位(AUs)の検出は、カテゴリー的感情よりも顔の動きの微細な表現が得られ、異なる表現間のあいまいさを効果的に解消するので重要である。
マイクロ・エクスプレッション分析の難しさの1つは、顔の動きが微妙で簡潔であるため、顔の動きの特徴とAUの発生との関連が困難になることである。
微妙な問題を補うために、フロー関連特徴と運動倍率は、それぞれ記述的な動きの変化と運動振幅の増加をもたらすことができるため、いくつかの一般的なアプローチである。
運動拡大は運動の変化を増幅するが、増幅過程における照明変化や投影誤差も考慮し、それによってモデルを混乱させて不正確な運動特徴を学習する運動人工物を生成する。
この問題は、より多くのAUクラスがデータベース間設定で分析される、より複雑なタスクの文脈でさらに悪化する。
この問題に対処するために,動作コンテキストを活用するレイヤワイドなユニタリ機能注入フレームワークであるInfuseNetを提案する。
さらに, 提案手法では, 投影不正確さによる歪みやアーチファクトを抑えるために, 拡張されたサンプルを再構成する代わりに, 拡張された潜在特徴を活用することを提案する。
倍率アーチファクトを緩和するため、InfuseNetはCD6MEプロトコルの最先端結果を上回った。
さらに定量的研究により、運動アーチファクトの緩和効果が示された。
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