핵심 개념
本論文は、表情認識における半教師あり学習の二つの側面、すなわち表情関連表現の強化と擬似ラベルの品質向上を同時に扱う統一的なフレームワークLEAFを提案する。
초록
本論文は、表情認識における半教師あり学習の課題に取り組んでいる。従来の手法は、擬似ラベルの品質向上に焦点を当てていたが、表情関連表現の強化を軽視していた。
LEAFは、以下の3つのレベルで表情関連表現と擬似ラベルを分離・融合する戦略を提案する:
- 意味レベル: 表情非依存的な表現と表情依存的な表現を分離し、学習可能なゲートネットワークで適応的に融合する。
- インスタンスレベル: 分類器の出力を表情非依存的な部分と表情依存的な部分に分離し、再度融合する。
- カテゴリレベル: 擬似ラベルを表情関連の正クラスと負クラスに分離し、一貫性正則化を行う。
これにより、LEAFは表情認識に関連する表現を効果的に学習し、信頼性の高い擬似ラベルを生成することができる。
実験の結果、LEAFは既存の半教師あり表情認識手法を一貫して上回る性能を示した。また、LEAFの提案手法は他の半教師あり手法にも適用可能であり、大幅な性能向上を実現できることが示された。
통계
表情認識タスクでは、ラベル付きデータの不足が大きな課題である。
従来の手法は擬似ラベルの品質向上に焦点を当てていたが、表情関連表現の強化を軽視していた。
인용구
"半教師あり学習は、表情認識(FER)タスクにおけるラベル不足の課題に取り組む有望なアプローチとして浮上してきた。しかし、現在の最先端手法は主に一方の側面、すなわち高品質な擬似ラベルの生成に焦点を当てており、もう一方の側面、すなわち表情関連表現の強化を見落としている。"
"本論文では、表情関連表現と擬似ラベルの両側面を同時に扱う統一的なフレームワークLEAFを提案する。"