論文の概要: FaceSleuth-R: Adaptive Orientation-Aware Attention for Robust Micro-Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02695v3
• Date: Sat, 08 Nov 2025 07:12:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.356942
• Title: FaceSleuth-R: Adaptive Orientation-Aware Attention for Robust Micro-Expression Recognition
• Title（参考訳）: FaceSleuth-R:ロバストなマイクロ圧縮認識のための適応指向認識
• Authors: Linquan Wu, Tianxiang Jiang, Haoyu Yang, Wenhao Duan, Shaochao Lin, Zixuan Wang, Yini Fang, Jacky Keung,
• Abstract要約: textbfFaceSleuth-Rは、新しい textbfSingle-Orientation Attention (SOA) モジュールを中心にしたフレームワークです。 SOAは軽量で差別化可能な演算子で、ネットワークが層固有の最適方向を学習できるようにする。 私たちは、SOAが様々なデータセットにまたがる、普遍的なニアバーティカルな動きを常に発見していることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.77351512351652
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Micro-expression recognition (MER) has achieved impressive accuracy in controlled laboratory settings. However, its real-world applicability faces a significant generalization cliff, severely hindering practical deployment due to poor performance on unseen data and susceptibility to domain shifts. Existing attention mechanisms often overfit to dataset-specific appearance cues or rely on fixed spatial priors, making them fragile in diverse environments. We posit that robust MER requires focusing on quasi-invariant motion orientations inherent to micro-expressions, rather than superficial pixel-level features. To this end, we introduce \textbf{FaceSleuth-R}, a framework centered on our novel \textbf{Single-Orientation Attention (SOA)} module. SOA is a lightweight, differentiable operator that enables the network to learn layer-specific optimal orientations, effectively guiding attention towards these robust motion cues. Through extensive experiments, we demonstrate that SOA consistently discovers a universal near-vertical motion prior across diverse datasets. More critically, FaceSleuth-R showcases superior generalization in rigorous Leave-One-Dataset-Out (LODO) protocols, significantly outperforming baselines and state-of-the-art methods when confronted with domain shifts. Furthermore, our approach establishes \textbf{state-of-the-art results} across several benchmarks. This work highlights adaptive orientation-aware attention as a key paradigm for developing truly generalized and high-performing MER systems.
• Abstract（参考訳）: マイクロ圧縮認識 (MER) は, 制御された実験室設定において顕著な精度を達成している。 しかし、実世界の適用性は大きな一般化の崖に面しており、目に見えないデータのパフォーマンスが悪く、ドメインシフトへの感受性が低いため、実践的なデプロイメントを著しく妨げている。 既存の注意機構は、しばしばデータセット固有の外観に過度に適合するか、固定された空間的事前に依存するため、多様な環境において脆弱である。 我々は,ロバストなMERは,表面画素レベルの特徴ではなく,マイクロ表現に固有の準不変な動き方向に着目する必要があると仮定する。 この目的のために、我々は、新しい \textbf{Single-Orientation Attention (SOA) モジュールを中心としたフレームワークである \textbf{FaceSleuth-R} を紹介します。 SOAは軽量で差別化可能な演算子で、ネットワークは層固有の最適方向を学習し、これらの堅牢な動きの手がかりに効果的に注意を向けることができます。 広範な実験を通じて、SOAはさまざまなデータセットにまたがる、普遍的なニアバーティカルな動きを常に発見していることを実証します。 さらに重要なことは、FaceSleuth-Rは厳格なLeave-One-Dataset-Out(LODO)プロトコルにおける優れた一般化を示し、ドメインシフトに直面すると、ベースラインと最先端メソッドを著しく上回っている。 さらに, 提案手法は, いくつかのベンチマークにおいて, <textbf{state-of-the-art results} を確立する。 この研究は、適応指向認識を真に一般化された高性能なMERシステムを開発するための重要なパラダイムとして強調する。

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