論文の概要: FaceSleuth: Learning-Driven Single-Orientation Attention Verifies Vertical Dominance in Micro-Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02695v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 09:44:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.577559
• Title: FaceSleuth: Learning-Driven Single-Orientation Attention Verifies Vertical Dominance in Micro-Expression Recognition
• Title（参考訳）: FaceSleuth: マイクロ圧縮認識における垂直的優位性を検証する学習駆動単方向アテンション
• Authors: Linquan Wu, Tianxiang Jiang, Wenhao Duan, Yini Fang, Jacky Keung,
• Abstract要約: マイクロ圧縮認識(MER)は、識別固有の外観を抑えながらミリ秒レベルの低振幅の顔の動きを増幅できるモデルを要求する。 実験的に支配的な垂直軸に沿って動きを高めるデュアルストリームアーキテクチャであるFaceSleuthを導入する。 我々は、独自のプーリング方向をエンドツーエンドに学習する、単一指向(Single-Orientation Attention)モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7907024451367987
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Micro-expression recognition (MER) demands models that can amplify millisecond-level, low-amplitude facial motions while suppressing identity-specific appearance. We introduce FaceSleuth, a dual-stream architecture that (1) enhances motion along the empirically dominant vertical axix through a Continuously Vertical Attention (CVA) block, (2) localises the resulting signals with a Facial Position Focalizer built on hierarchical cross-window attention, and (3) steers feature learning toward physiologically meaningful regions via lightweight Action-Unit embeddings. To examine whether the hand-chosen vertical axis is indeed optimal, we further propose a Single-Orientation Attention (SOA) module that learns its own pooling direction end-to-end. SOA is differentiable, adds only 0.16 % parameters, and collapses to CVA when the learned angle converges to {\Pi}/2. In practice, SOA reliably drifts to 88{\deg}, confirming the effectiveness of the vertical prior while delivering consistent gains. On three standard MER benchmarks, FaceSleuth with CVA already surpasses previous state-of-the-art methods; plugging in SOA lifts accuracy and F1 score performance to 95.1 % / 0.918 on CASME II, 87.1 % / 0.840 on SAMM, and 92.9 % / 0.917 on MMEW without sacrificing model compactness. These results establish a new state of the art and, for the first time, provide empirical evidence that the vertical attention bias is the most discriminative orientation for MER.
• Abstract（参考訳）: マイクロ圧縮認識(MER)は、識別固有の外観を抑えながらミリ秒レベルの低振幅の顔の動きを増幅できるモデルを要求する。 本稿では,(1)連続的垂直的注意(CVA)ブロックによる経験的に支配的な垂直軸に沿って運動を促進させるデュアルストリームアーキテクチャであるFaceSleuthを紹介し,(2)階層的クロスウインドウの注意の上に構築された顔位置フォカライザによる信号のローカライズ,(3)軽量なAction-Unit埋め込みによる生理的意味のある領域への学習について述べる。 さらに,手短軸の垂直軸が本当に最適であるかどうかを調べるために,各自のプーリング方向をエンドツーエンドに学習する単一指向注意(SOA)モジュールを提案する。 SOA は微分可能であり、パラメータを 0.16 % 加えるだけで、学習した角度が {\Pi}/2 に収束すると CVA に崩壊する。 実際には、SOAは88{\deg}に確実にドリフトし、一貫した利益を提供しながら、垂直の事前の有効性を確認します。 標準的な3つのMERベンチマークでは、CVAによるFaceSleuthは従来の最先端の手法をすでに上回り、SOAを挿入すると精度が上がり、F1スコアはCASME IIでは95.1 % / 0.918、SAMMでは87.1 % / 0.840、MMEWでは92.9 % / 0.917に向上する。 これらの結果は新たな最先端技術を確立し、垂直的注意バイアスがMERにとって最も差別的な方向であるという実証的な証拠を初めて提示する。

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