Fugu-MT 論文翻訳(概要): TKFNet: Learning Texture Key Factor Driven Feature for Facial Expression Recognition

論文の概要: TKFNet: Learning Texture Key Factor Driven Feature for Facial Expression Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09967v1
Date: Thu, 15 May 2025 05:07:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.187907
Title: TKFNet: Learning Texture Key Factor Driven Feature for Facial Expression Recognition
Title（参考訳）: TKFNet:顔表情認識のためのテクスチャキー要素駆動型特徴学習
Authors: Liqian Deng,
Abstract要約: テクスチュアキードライバファクター(TKDF)に着目した新しいフレームワークを提案する。 TKDFは局所的なテクスチャ領域であり、感情カテゴリー間で強い差別力を示す。これらの手がかりを効果的に捉え,活用するために,テクスチュア・アウェア・フィーチャー・エクストラクタ(TAFE)とDual Contextual Information Filtering(DCIF)を提案する。提案手法は,TKDFsをFERパイプラインに組み込むことの有効性とロバスト性を検証し,最先端の性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Facial expression recognition (FER) in the wild remains a challenging task due to the subtle and localized nature of expression-related features, as well as the complex variations in facial appearance. In this paper, we introduce a novel framework that explicitly focuses on Texture Key Driver Factors (TKDF), localized texture regions that exhibit strong discriminative power across emotional categories. By carefully observing facial image patterns, we identify that certain texture cues, such as micro-changes in skin around the brows, eyes, and mouth, serve as primary indicators of emotional dynamics. To effectively capture and leverage these cues, we propose a FER architecture comprising a Texture-Aware Feature Extractor (TAFE) and Dual Contextual Information Filtering (DCIF). TAFE employs a ResNet-based backbone enhanced with multi-branch attention to extract fine-grained texture representations, while DCIF refines these features by filtering context through adaptive pooling and attention mechanisms. Experimental results on RAF-DB and KDEF datasets demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance, verifying the effectiveness and robustness of incorporating TKDFs into FER pipelines.
Abstract（参考訳）: 表情認識(FER)は,表情関連特徴の微妙で局所的な性質や表情の複雑な変化のため,依然として困難な課題である。本稿では,感情カテゴリー間で強い識別力を示す局所的なテクスチャ領域であるテクスチャキードライバファクター(TKDF)に着目した新しいフレームワークを提案する。顔のパターンを注意深く観察することで、額、目、口の周りの皮膚の微小な変化などの特定のテクスチャの手がかりが、感情力学の主要な指標となることを確認できます。本研究では,これらの手法を効果的に捉え,活用するために,テクスチャ・アウェア・フィーチャー・エクストラクタ(TAFE)とDual Contextual Information Filtering(DCIF)を組み合わせたFERアーキテクチャを提案する。 TAFEはマルチブランチアテンションで強化されたResNetベースのバックボーンを使用してきめ細かいテクスチャ表現を抽出し、DCIFはアダプティブプーリングとアテンション機構を通じてコンテキストをフィルタリングすることでこれらの特徴を洗練する。 RAF-DBおよびKDEFデータセットによる実験結果から,本手法が最先端性能を実現し,TKDFをFERパイプラインに組み込むことの有効性とロバスト性を検証した。

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