Fugu-MT 論文翻訳(概要): FED-PsyAU: Privacy-Preserving Micro-Expression Recognition via Psychological AU Coordination and Dynamic Facial Motion Modeling

論文の概要: FED-PsyAU: Privacy-Preserving Micro-Expression Recognition via Psychological AU Coordination and Dynamic Facial Motion Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20557v1
Date: Mon, 28 Jul 2025 06:42:15 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.888341
Title: FED-PsyAU: Privacy-Preserving Micro-Expression Recognition via Psychological AU Coordination and Dynamic Facial Motion Modeling
Title（参考訳）: FED-PsyAU: 心理的AUコーディネートと動的顔面運動モデリングによるプライバシー保護型マイクロ圧縮認識
Authors: Jingting Li, Yu Qian, Lin Zhao, Su-Jing Wang,
Abstract要約: マイクロ表現(ME)は短く、低強度で、しばしば局所的な表情である。彼らは、犯罪の尋問や心理学的カウンセリングのような文脈で、個人が隠そうとする真の感情を明らかにするかもしれない。 ME認識(MER)は、小さなサンプルサイズや微妙な特徴など、効率的なモデリングを妨げる課題に直面している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.30453182275959
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Micro-expressions (MEs) are brief, low-intensity, often localized facial expressions. They could reveal genuine emotions individuals may attempt to conceal, valuable in contexts like criminal interrogation and psychological counseling. However, ME recognition (MER) faces challenges, such as small sample sizes and subtle features, which hinder efficient modeling. Additionally, real-world applications encounter ME data privacy issues, leaving the task of enhancing recognition across settings under privacy constraints largely unexplored. To address these issues, we propose a FED-PsyAU research framework. We begin with a psychological study on the coordination of upper and lower facial action units (AUs) to provide structured prior knowledge of facial muscle dynamics. We then develop a DPK-GAT network that combines these psychological priors with statistical AU patterns, enabling hierarchical learning of facial motion features from regional to global levels, effectively enhancing MER performance. Additionally, our federated learning framework advances MER capabilities across multiple clients without data sharing, preserving privacy and alleviating the limited-sample issue for each client. Extensive experiments on commonly-used ME databases demonstrate the effectiveness of our approach.
Abstract（参考訳）: マイクロ表現(ME)は短く、低強度で、しばしば局所的な表情である。彼らは、犯罪の尋問や心理学的カウンセリングのような文脈で、個人が隠そうとする真の感情を明らかにするかもしれない。しかし、ME認識(MER)は、小さなサンプルサイズや微妙な特徴など、効率的なモデリングを妨げる課題に直面している。さらに、現実世界のアプリケーションはMEデータプライバシの問題に遭遇し、プライバシ制約下での認識の強化というタスクは、ほとんど未解決のままである。これらの課題に対処するために、FED-PsyAU研究フレームワークを提案する。本研究は,上下顎顔面運動単位(AU)の協調に関する心理的研究から始まり,顔面筋動態の構造化された事前知識を提供する。次に,これらの心理的先行と統計的AUパターンを組み合わせたDPK-GATネットワークを開発し,地域レベルからグローバルレベルまでの顔の動き特徴の階層的学習を可能にし,MER性能を効果的に向上させる。さらに、当社のフェデレーション学習フレームワークは、データ共有なしで複数のクライアントにまたがるMER機能を向上し、プライバシを保護し、各クライアントの限定サンプル問題を緩和します。一般に使われているMEデータベースに関する大規模な実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。

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