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#41
summarized by : rindybell
どんな論文か？
これまでの多くの「表情の解析技術」は、離散的な感情認識にフォーカスを当てていた。しかし、表情は離散的なカテゴリに適さないことがある。
そこで本論文は、人の視覚的嗜好を模倣した、コンパクトで連続的な埋め込み空間の学習に焦点を当てる。
主な貢献を以下に示す。
・表情認識のための「FECデータ」を構築。パブリックに公開。
・提案法によるベクトルが、表情検索などで有効に機能することを示した。
新規性
Facial Expression comparison (FEC) datasetを構築・公開したこと。
これは、三組の顔画像に対し、画像的に最も類似する画像ペアを人手で注釈したもの。
（すなわち、1つの仲間はずれの画像がある）
FECは、156kのユニーク画像を持ち、500kの三組を持つ。無料でダウンロードできる。
なお、埋め込み技術において新規性は少ない。
結果
三組の画像から、類似する2枚の画像を選択するという問題設定で実験。
従来法（AffNet-CL）、提案法、人手評価はそれぞれ、53.3、81.8、87.5の正解率である。
その他（なぜ通ったか？等）
表情の解析技術は、感情分析、表情検索などで有用である。しかし、関連する大規模なデータ・セットは限られているため、データ構築をしたことが評価されたと思われる。
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