論文の概要: Towards Emotion Recognition with 3D Pointclouds Obtained from Facial Expression Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27798v1
• Date: Sun, 29 Mar 2026 18:23:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.121662
• Title: Towards Emotion Recognition with 3D Pointclouds Obtained from Facial Expression Images
• Title（参考訳）: 表情画像から得られる3次元点雲による感情認識に向けて
• Authors: Laura Rayón Ropero, Jasper De Laet, Filip Lemic, Pau Sabater Nácher, Nabeel Nisar Bhat, Sergi Abadal, Jeroen Famaey, Eduard Alarcón, Xavier Costa-Pérez,
• Abstract要約: 既存の公開2次元データセットから3次元顔点雲を生成するFLAME方式を提案する。 生成されたデータの品質とユーザビリティを評価するため,我々はポイントクラウドリファインメントパイプラインを設計する。 未確認の3D FERデータセット BU-3DFE の小さなサブセットでモデルを微調整すると、分類精度は70%を超える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.980472513708316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Facial Emotion Recognition is a critical research area within Affective Computing due to its wide-ranging applications in Human Computer Interaction, mental health assessment and fatigue monitoring. Current FER methods predominantly rely on Deep Learning techniques trained on 2D image data, which pose significant privacy concerns and are unsuitable for continuous, real-time monitoring. As an alternative, we propose High-Frequency Wireless Sensing (HFWS) as an enabler of continuous, privacy-aware FER, through the generation of detailed 3D facial pointclouds via on-person sensors embedded in wearables. We present arguments supporting the privacy advantages of HFWS over traditional 2D imaging, particularly under increasingly stringent data protection regulations. A major barrier to adopting HFWS for FER is the scarcity of labeled 3D FER datasets. Towards addressing this issue, we introduce a FLAME-based method to generate 3D facial pointclouds from existing public 2D datasets. Using this approach, we create AffectNet3D, a 3D version of the AffectNet database. To evaluate the quality and usability of the generated data, we design a pointcloud refinement pipeline focused on isolating the facial region, and train the popular PointNet++ model on the refined pointclouds. Fine-tuning the model on a small subset of the unseen 3D FER dataset BU-3DFE yields a classification accuracy exceeding 70%, comparable to oracle-level performance. To further investigate the potential of HFWS-based FER for continuous monitoring, we simulate wearable sensing conditions by masking portions of the generated pointclouds. Experimental results show that models trained on AffectNet3D and fine-tuned with just 25% of BU-3DFE outperform those trained solely on BU-3DFE. These findings highlight the viability of our pipeline and support the feasibility of continuous, privacy-aware FER via wearable HFWS systems.
• Abstract（参考訳）: 顔の感情認識は、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション、メンタルヘルス・アセスメント、疲労モニタリングにおける幅広い応用のために、Affective Computingにおける重要な研究領域である。 現在のFERメソッドは、主に2Dイメージデータに基づいてトレーニングされたディープラーニング技術に依存しており、プライバシー上の懸念を生じさせ、継続的なリアルタイム監視には適さない。 代替として、ウェアラブルに埋め込まれた人体センサーを介して詳細な3次元顔点雲を生成することにより、プライバシーを意識したFERの実現手段として、高周波ワイヤレスセンシング(HFWS)を提案する。 我々は従来の2D画像よりもHFWSのプライバシー上の優位性を支持する議論を提示する。 FERにHFWSを採用する上での大きな障壁は、ラベル付き3D FERデータセットの不足である。 この問題に対処するために,既存の公開2次元データセットから3次元顔点クラウドを生成するFLAMEベースの手法を提案する。 このアプローチを用いて、AffectNetデータベースの3DバージョンであるAffectNet3Dを作成する。 生成されたデータの品質とユーザビリティを評価するために,顔領域の分離に着目したポイントクラウド精錬パイプラインを設計し,精錬されたポイントクラウド上で人気のPointNet++モデルをトレーニングする。 3D FERデータセット BU-3DFE の小さなサブセットでモデルを微調整すると、オラクルレベルのパフォーマンスに匹敵する70%以上の分類精度が得られる。 連続監視のためのHFWSベースのFERの可能性をさらに検討するため,生成した点雲の一部をマスキングすることでウェアラブルセンシング条件をシミュレートする。 実験結果から,AffectNet3DでトレーニングしたモデルとBU-3DFEでトレーニングしたモデルの25%は,BU-3DFEでのみトレーニングしたモデルよりも優れていた。 これらの知見は,私たちのパイプラインの生存可能性を強調し,ウェアラブルHFWSシステムによる継続的なプライバシを意識したFERの実現性をサポートする。

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