이 논문은 얼굴 표정 인식(FER) 문제를 해결하기 위한 혁신적인 접근법을 제안합니다. 핵심 내용은 다음과 같습니다:
MAE-Face 사전 학습 모델을 활용하여 얼굴 특징과 감정 표현을 효과적으로 포착합니다. 이를 위해 Aff-wild2 데이터셋에 fine-tuning을 수행합니다.
자기 주의 집중 메커니즘과 지역 주의 집중 메커니즘을 융합한 네트워크를 제안합니다. 이를 통해 복잡한 감정 상태를 보다 정확하게 인식할 수 있습니다.
데이터셋의 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 가중치 교차 엔트로피 손실 함수를 사용합니다.
얼굴 표정의 시간적 연속성을 고려하여 후처리 과정을 거칩니다.
실험 결과, 제안된 방법은 Aff-wild2 데이터셋에서 우수한 성능을 보였습니다. 이는 MAE-Face 사전 학습 모델과 주의 집중 융합 기법이 효과적으로 작용했음을 보여줍니다.
Para outro idioma
do conteúdo fonte
arxiv.org
Principais Insights Extraídos De
by Bach Nguyen-... às arxiv.org 03-21-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.13039.pdfPerguntas Mais Profundas