論文の概要: Personalized Feature Translation for Expression Recognition: An Efficient Source-Free Domain Adaptation Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09202v2
• Date: Thu, 14 Aug 2025 14:05:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 13:42:23.657418
• Title: Personalized Feature Translation for Expression Recognition: An Efficient Source-Free Domain Adaptation Method
• Title（参考訳）: 表現認識のためのパーソナライズされた特徴変換:効率的なソース自由領域適応法
• Authors: Masoumeh Sharafi, Soufiane Belharbi, Houssem Ben Salem, Ali Etemad, Alessandro Lameiras Koerich, Marco Pedersoli, Simon Bacon, Eric Granger,
• Abstract要約: 表情認識(FER)モデルは、ヒューマンコンピュータのインタラクションや医療モニタリングなど、多くのビデオベースの感情コンピューティングアプリケーションで採用されている。 ディープFERモデルは、しばしば微妙な表現と高いオブジェクト間の変動に悩まされ、現実世界のアプリケーションでの性能を制限します。 本稿では、ソースデータが適応できない難題に対処し、中性表現のみからなるラベル付きターゲットデータのみを利用可能とする。 潜在空間を翻訳することで、PFTは表情生成の複雑さやノイズを回避し、分類に最適化された識別的埋め込みを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.05966759056122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facial expression recognition (FER) models are employed in many video-based affective computing applications, such as human-computer interaction and healthcare monitoring. However, deep FER models often struggle with subtle expressions and high inter-subject variability, limiting their performance in real-world applications. To improve their performance, source-free domain adaptation (SFDA) methods have been proposed to personalize a pretrained source model using only unlabeled target domain data, thereby avoiding data privacy, storage, and transmission constraints. This paper addresses a challenging scenario where source data is unavailable for adaptation, and only unlabeled target data consisting solely of neutral expressions is available. SFDA methods are not typically designed to adapt using target data from only a single class. Further, using models to generate facial images with non-neutral expressions can be unstable and computationally intensive. In this paper, personalized feature translation (PFT) is proposed for SFDA. Unlike current image translation methods for SFDA, our lightweight method operates in the latent space. We first pre-train the translator on the source domain data to transform the subject-specific style features from one source subject into another. Expression information is preserved by optimizing a combination of expression consistency and style-aware objectives. Then, the translator is adapted on neutral target data, without using source data or image synthesis. By translating in the latent space, PFT avoids the complexity and noise of face expression generation, producing discriminative embeddings optimized for classification. Using PFT eliminates the need for image synthesis, reduces computational overhead (using a lightweight translator), and only adapts part of the model, making the method efficient compared to image-based translation.
• Abstract（参考訳）: 表情認識(FER)モデルは、ヒューマンコンピュータのインタラクションや医療モニタリングなど、多くのビデオベースの感情コンピューティングアプリケーションで採用されている。 しかし、ディープFERモデルは微妙な表現と高いオブジェクト間の変動に悩まされ、現実世界のアプリケーションでは性能が制限される。 その性能を改善するために、未ラベルのターゲットドメインデータのみを使用して事前訓練されたソースモデルをパーソナライズし、データプライバシ、ストレージ、送信制約を回避するために、ソースフリードメイン適応(SFDA)手法が提案されている。 本論文は, ソースデータが適応できない, 中立表現のみからなるラベル付きターゲットデータのみを利用できる, という難題に対処する。 SFDA法は通常、1つのクラスのみのターゲットデータを使用して適応するように設計されていない。 さらに、非ニュートラル表現を用いた顔画像生成モデルを使用することで、不安定で計算集約的な画像生成が可能となる。 本稿では,FDAに対してパーソナライズされた特徴翻訳(PFT)を提案する。 SFDAの現在の画像翻訳方法とは異なり、我々の軽量な方法は潜伏空間で機能する。 まず、まず、ソースドメインデータ上のトランスレータを事前訓練し、サブジェクト固有のスタイルの特徴を、あるソースのサブジェクトから別のソースへ変換する。 表現一貫性とスタイル認識目的の組合せを最適化することにより、表現情報を保存する。 そして、ソースデータや画像合成を使わずに、中立目標データに翻訳装置を適応させる。 潜在空間を翻訳することで、PFTは表情生成の複雑さやノイズを回避し、分類に最適化された識別的埋め込みを生成する。 PFTを使用することで、画像合成の必要性を排除し、計算オーバーヘッドを低減し(軽量トランスレータを使用して)、モデルの一部にのみ適応し、画像ベースの翻訳に比べて効率が良い。

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